[發(fā)明專利]基于位置服務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201611249860.4
• 申請(qǐng)日: 2016-12-29
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN106651603A
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-05-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 吳振宇;王建明;肖京
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號(hào): G06Q40/08
• 分類號(hào): G06Q40/08
• 代理公司: 深圳中一專利商標(biāo)事務(wù)所44237
• 代理人: 黃雪芝

1.一種基于位置服務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，其特征在于，包括：

基于位置服務(wù)獲取用戶的地理位置信息，所述地理位置信息包括與時(shí)間相關(guān)聯(lián)的POI信息；

對(duì)用戶在預(yù)設(shè)期間內(nèi)所有POI信息按預(yù)設(shè)時(shí)間界限劃分成辦公區(qū)域數(shù)據(jù)集和住址區(qū)域數(shù)據(jù)集；

對(duì)所述辦公區(qū)域數(shù)據(jù)集和住址區(qū)域數(shù)據(jù)集分別進(jìn)行聚類分析，分別獲取辦公位置動(dòng)態(tài)信息和住址位置動(dòng)態(tài)信息；

將所述辦公位置動(dòng)態(tài)信息和住址位置動(dòng)態(tài)信息與預(yù)先存儲(chǔ)的用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，輸出用戶風(fēng)險(xiǎn)度評(píng)估信息；

其中，所述用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)包括用戶ID、辦公場(chǎng)所和家庭住址。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于位置服務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，其特征在于，所述對(duì)所述辦公區(qū)域數(shù)據(jù)集和住址區(qū)域數(shù)據(jù)集分別進(jìn)行聚類分析，分別獲取辦公位置動(dòng)態(tài)信息和住址位置動(dòng)態(tài)信息，包括：

采用DBSCAN聚類算法對(duì)所述辦公區(qū)域數(shù)據(jù)集中的POI信息進(jìn)行聚類，以獲取若干辦公子集群，每一辦公子群集包括至少一個(gè)辦公POI信息；采用DBSCAN聚類算法對(duì)所述住址區(qū)域數(shù)據(jù)集中的POI信息進(jìn)行聚類，以獲取若干住址子集群，每一住址子群集包括至少一個(gè)住址POI信息；

采用K-MEANS聚類算法對(duì)每一所述辦公子集群進(jìn)行迭代聚類，獲取所述辦公子集群的辦公質(zhì)心POI信息，并將所述辦公質(zhì)心POI信息作為所述辦公位置動(dòng)態(tài)信息輸出；采用K-MEANS聚類算法對(duì)每一所述住址子集群進(jìn)行迭代聚類，獲取所述住址子集群的住址質(zhì)心POI信息，并將所述住址質(zhì)心POI信息作為所述住址位置動(dòng)態(tài)信息輸出。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于位置服務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，其特征在于，所述將所述辦公位置動(dòng)態(tài)信息和住址位置動(dòng)態(tài)信息與預(yù)先存儲(chǔ)的用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，輸出用戶風(fēng)險(xiǎn)度評(píng)估信息，包括：

判斷所述辦公場(chǎng)所是否與所述辦公質(zhì)心POI信息相匹配，并判斷所述家庭住址是否與所述所述住址質(zhì)心POI信息相匹配；

若均相匹配，輸出低風(fēng)險(xiǎn)度評(píng)估信息；

若不均相匹配，則判斷所述辦公場(chǎng)所是否與所述辦公子集群中的辦公POI信息相匹配，和/或判斷所述家庭住址是否與所述住址子集群中的住址POI信息相匹配；

根據(jù)判斷結(jié)果輸出高風(fēng)險(xiǎn)度評(píng)估信息或中風(fēng)險(xiǎn)度評(píng)估信息。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于位置服務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，其特征在于，還包括：采用相似度檢測(cè)算法將所述辦公位置動(dòng)態(tài)信息和住址位置動(dòng)態(tài)信息與預(yù)先存儲(chǔ)的用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于位置服務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，其特征在于，所述用戶畫(huà)像數(shù)還包括管戶人員ID；

還包括：在輸出高風(fēng)險(xiǎn)度評(píng)估信息時(shí)，將所述辦公位置動(dòng)態(tài)信息和/或住址位置動(dòng)態(tài)信息發(fā)送給所述管戶人員ID對(duì)應(yīng)的管戶人員。

6.一種基于位置服務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估裝置，其特征在于，包括：

信息獲取單元，用于基于位置服務(wù)獲取用戶的地理位置信息，所述地理位置信息包括與時(shí)間相關(guān)聯(lián)的POI信息；

信息劃分單元，用于對(duì)用戶在預(yù)設(shè)期間內(nèi)所有POI信息按預(yù)設(shè)時(shí)間界限劃分成辦公區(qū)域數(shù)據(jù)集和住址區(qū)域數(shù)據(jù)集；

聚類分析單元，用于對(duì)所述辦公區(qū)域數(shù)據(jù)集和住址區(qū)域數(shù)據(jù)集分別進(jìn)行聚類分析，分別獲取辦公位置動(dòng)態(tài)信息和住址位置動(dòng)態(tài)信息；

評(píng)估結(jié)果輸出單元，用于將所述辦公位置動(dòng)態(tài)信息和住址位置動(dòng)態(tài)信息與預(yù)先存儲(chǔ)的用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，輸出用戶風(fēng)險(xiǎn)度評(píng)估信息；

其中，所述用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)包括用戶ID、辦公場(chǎng)所和家庭住址。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于位置服務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估裝置，其特征在于，所述聚類分析單元包括：

第一聚類子單元，用于采用DBSCAN聚類算法對(duì)所述辦公區(qū)域數(shù)據(jù)集中的POI信息進(jìn)行聚類，以獲取若干辦公子集群，每一辦公子群集包括至少一個(gè)辦公POI信息；采用DBSCAN聚類算法對(duì)所述住址區(qū)域數(shù)據(jù)集中的POI信息進(jìn)行聚類，以獲取若干住址子集群，每一住址子群集包括至少一個(gè)住址POI信息；

第二聚類子單元，用于采用K-MEANS聚類算法對(duì)每一所述辦公子集群進(jìn)行迭代聚類，獲取所述辦公子集群的辦公質(zhì)心POI信息，并將所述辦公質(zhì)心POI信息作為所述辦公位置動(dòng)態(tài)信息輸出；采用K-MEANS聚類算法對(duì)每一所述住址子集群進(jìn)行迭代聚類，獲取所述住址子集群的住址質(zhì)心POI信息，并將所述住址質(zhì)心POI信息作為所述住址位置動(dòng)態(tài)信息輸出。