[發明專利]一種移動互聯網用戶行為特征屬性的獲取裝置及方法

有效

• 申請號: 201610076583.5
• 申請日: 2016-02-03
• 公開（公告）號: CN105677895B
• 公開（公告）日: 2019-04-30
• 發明（設計）人: 劉國峰;王平泉
• 申請（專利權）人: 北京千米時代科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06Q30/02
• 代理公司: 北京酷愛智慧知識產權代理有限公司 11514
• 代理人: 李向英

1.一種移動互聯網用戶行為特征屬性的獲取方法，其特征在于，包括：

步驟一：利用網絡爬蟲從互聯網爬取應用的屬性信息，建立基礎數據庫；

步驟二：在基礎數據庫中增加行為特征的字段并建立屬性映射表，對每個應用的行為特征屬性進行分類；

步驟三：獲取用戶的應用行為特征數據，并與基礎數據庫進行逐條匹配，如果用戶的應用行為特征數據中應用的屬性信息與基礎數據庫中應用的屬性信息匹配成功，則保存用戶的身份信息和該應用的行為特征值到用戶數據庫；

步驟四：計算各時間段行為特征的各項行為特征值的累計權重，具體為：

首先，在T₀時間段內，獲取用戶數據庫中的某一行為特征各項行為特征值的數量，記為矩陣P(T₀)＝[p₁(T₀)p₂(T₀)...p_i(T₀)...p_n(T₀)]，其中i、n是自然數，1≤i≤n，p_i(T₀)是T₀時間段內第i項行為特征值的數量，則T₀時間段內總行為特征值的數量p_總(T₀)＝p₁(T₀)+p₂(T₀)+...+p_i(T₀)+...+p_n(T₀)，計算第i項行為特征值的數量p_i(T₀)與總行為特征值的數量p_總(T₀)的比值，得到T₀時間段內第i項行為特征值的初始權重T₀時間段內第i項行為特征值的累計權重k_i(T₀)′＝k_i(T₀)，所以

隨后在T₁時間段內，獲取用戶數據庫中該行為特征各項行為特征值的數量，記為矩陣P(T₁)＝[p₁(T₁)p₂(T₁)...p_i(T₁)...p_n(T₁)]，p_i(T₁)是T₁時間段內第i項行為特征值的數量，則T₁時間段內總行為特征值的數量p_總(T₁)＝p₁(T₁)+p₂(T₁)+...+p_i(T₁)+...+p_n(T₁)，計算第i項行為特征值的數量p_i(T₁)與總行為特征值的數量p_總(T₁)的比值，得到T₁時間段內第i項行為特征值的初始權重則T₁時間段內第i項特征值的累計權重其中α是該行為特征的衰減因子；

直到在T_j時間段內，j是自然數，j≥2，獲取用戶數據庫中該行為特征各項行為特征值的數量，記為矩陣P(T_j)＝[p₁(T_j)p₂(T_j)...p_i(T_j)...p_n(T_j)]，p_i(T_j)是T_j時間段內第i項行為特征值的數量，則T_j時間段內總行為特征值的數量p_總(T_j)＝p₁(T_j)+p₂(T_j)+...+p_i(Tj)+...+p_n(T_j)，計算第i項行為特征值的數量p_i(T_j)與總行為特征值的數量p_總(T_j)的比值，得到T_j時間段內第i項行為特征值的初始權重則T_j時間段內第i項特征值的累計權重

步驟五：輸出在預定時間段內用戶的行為特征及累計權重。