[發明專利]用戶關系興趣特征圖的獲取方法、裝置、設備及介質在審
| 申請號: | 201911402394.2 | 申請日: | 2019-12-31 |
| 公開(公告)號: | CN111160977A | 公開(公告)日: | 2020-05-15 |
| 發明(設計)人: | 曾瑞;冀宇;邵波;孫勝男 | 申請(專利權)人: | 中國移動通信集團黑龍江有限公司;中國移動通信集團有限公司 |
| 主分類號: | G06Q30/02 | 分類號: | G06Q30/02;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京東方億思知識產權代理有限責任公司 11258 | 代理人: | 趙秀芹 |
| 地址: | 150028 黑龍*** | 國省代碼: | 黑龍江;23 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 用戶 關系 興趣 特征 獲取 方法 裝置 設備 介質 | ||
本發明實施例提供一種用戶關系興趣特征圖的獲取方法、裝置、設備及介質。該方法包括:獲取目標區域中多個用戶的通信數據;根據多個用戶的通信數據、多個用戶中每個用戶的興趣區域集合、每個用戶的每個通信對象的興趣區域集合,生成用戶關系圖,其中,興趣區域集合包括至少一個興趣區域,興趣區域為具有語義信息的時空位置區域;根據每個用戶的興趣特征向量與每個用戶的每個通信對象的興趣特征向量,生成用戶興趣特征圖,其中,興趣特征向量基于興趣區域獲得;根據用戶關系圖與用戶興趣特征圖,生成用戶關系興趣特征圖。通過本發明的識別方法能夠精準地反映出用戶間的關系以及用戶間的興趣特征的相似性。
技術領域
本發明涉及業務支撐技術領域,尤其涉及一種用戶關系興趣特征圖的獲取方法、裝置、設備和計算機可讀存儲介質。
背景技術
大數據時代,運營商面臨業務轉型壓力,開始從單一的通訊服務提供商逐漸轉變為多元化的信息服務提供商,因此運營商的產業鏈和價值鏈也需要更加豐富,客戶成為了新價值鏈中的核心。
在客戶標簽體系建設過程中,除了需要刻畫客戶的消費能力、社會屬性、社交行為、終端特征、位置特征、上網行為、性格情緒等客戶基本特征標簽之外,用戶的時空位置軌跡信息實際上記錄了用戶的客觀活動行為,可以從這些行為活動中繼續挖掘出用戶的意圖、活動規律和潛在的興趣愛好等重要信息,對客戶行為洞察和價值變現方面具有重要的意義。
目前的技術由于新加入的用戶表現出的交往關系較少,就會產生冷啟動的現象,無法識別新加入的用戶與其他用戶的關系。
發明內容
本發明實施例提供了一種用戶關系興趣特征圖的獲取方法、裝置、設備和計算機可讀存儲介質,能夠精準地反映出用戶間的關系以及用戶間的興趣特征的相似性。
第一方面,本發明實施例提供一種用戶關系興趣特征圖的獲取方法,該方法包括:獲取目標區域中多個用戶的通信數據;根據多個用戶的通信數據、多個用戶中每個用戶的興趣區域集合、每個用戶的每個通信對象的興趣區域集合,生成用戶關系圖,其中,興趣區域集合包括至少一個興趣區域,興趣區域為具有語義信息的時空位置區域;根據每個用戶的興趣特征向量與每個用戶的每個通信對象的興趣特征向量,生成用戶興趣特征圖,其中,興趣特征向量基于興趣區域獲得;根據用戶關系圖與用戶興趣特征圖,生成用戶關系興趣特征圖。
在第一方面的一些可實現方式中,根據多個用戶的通信數據、多個用戶中每個用戶的興趣區域集合、每個用戶的每個通信對象的興趣區域集合,生成用戶關系圖,包括:根據多個用戶的通信數據確定多個用戶中每個用戶的通信關系;根據每個用戶的興趣區域集合與每個用戶的每個通信對象的興趣區域集合確定每個用戶與對應的每個通信對象之間的興趣區域重合度;根據每個用戶的通信關系、每個用戶與對應的每個通信對象之間的興趣區域重合度,得到用戶關系圖。
在第一方面的一些可實現方式中,根據多個用戶的通信數據確定多個用戶中每個用戶的通信關系,包括:根據多個用戶的通信數據確定多個用戶中每個用戶與對應的每個通信對象之間的通信頻度、通信時長和通信次數;根據每個用戶與對應的每個通信對象之間的通信頻度、通信時長和通信次數確定每個用戶與對應的每個通信對象之間的通信指數;根據每個用戶與對應的每個通信對象之間的通信指數確定每個用戶的通信關系。
在第一方面的一些可實現方式中,根據每個用戶與對應的每個通信對象之間的通信指數確定每個用戶的通信關系,包括:根據每個用戶與對應的每個通信對象之間的通信指數確定每個用戶與對應的每個通信對象之間的通信關系;剔除每個用戶與對應的每個通信對象之間的通信關系中的臨時關系,得到每個用戶的通信關系,其中,臨時關系基于每個用戶與對應的每個通信對象之間的通信時長、通信頻率、主叫通信占比確定。
在第一方面的一些可實現方式中,根據每個用戶的興趣特征向量與每個用戶的每個通信對象的興趣特征向量,生成用戶興趣特征圖,包括:根據每個用戶的興趣特征向量與每個用戶的每個通信對象的興趣特征向量確定每個用戶與對應的每個通信對象之間的興趣特征相似度,得到用戶興趣特征圖。
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