基于移动轨迹数据的用户识别方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN113704373A

    公开(公告)日:2021-11-26

    申请号:CN202110955784.3

    申请日:2021-08-19

    Abstract: 本申请提供了一种基于移动轨迹数据的用户识别方法、装置及存储介质,该方法包括:获取任意两条待判别的目标轨迹数据,其中,目标轨迹数据为从目标区域中提取出的路径信息,目标区域为用户访问过的区域;将目标轨迹数据的表征集合输入到目标模型内,判断目标轨迹数据是否来自同一用户,其中,目标模型是由初始判别模型训练得到的,输入初始判别模型的训练参数包括:任意两条初始轨迹数据之间的共现次数、任意两条初始轨迹数据之间的角度余弦值、任意两条初始轨迹数据之间的概率偏差值、任意两条初始轨迹数据之间的相似度数值以及用于指示任意两条初始轨迹数据是否来自同一用户的标注信息。通过本申请,解决了相关技术中存在的用户识别准确率较低,稳定性不高的问题。

    一种基于时空轨迹的用户识别方法及装置

    公开(公告)号:CN110515981A

    公开(公告)日:2019-11-29

    申请号:CN201810489734.9

    申请日:2018-05-21

    Abstract: 本发明涉及一种基于时空轨迹的用户识别方法及装置,包括:获取待识别用户的兴趣区域;构建待识别用户和数据库中用户的时空关系网络;利用node2vec算法计算所述待识别用户的特征向量和数据库中用户的特征向量;计算待识别用户特征向量与数据库中用户特征向量的相似度;通过所述相似度的排序,识别数据库中与待识别用户最相似的用户。本发明提供的技术方案综合考虑用户自身行为与用户间关系特征,兼顾对用户行为的稳定性和差异性的特征描述。其中,用户兴趣区域的获取更多的考虑行为稳定性,网络边权的设计更多的考虑差异性,采用多视角自主表示学习有助于获得更加鲁棒性的用户向量表示。

    一种基于时空轨迹的用户识别方法及装置

    公开(公告)号:CN110515981B

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN201810489734.9

    申请日:2018-05-21

    Abstract: 本发明涉及一种基于时空轨迹的用户识别方法及装置,包括:获取待识别用户的兴趣区域;构建待识别用户和数据库中用户的时空关系网络;利用node2vec算法计算所述待识别用户的特征向量和数据库中用户的特征向量;计算待识别用户特征向量与数据库中用户特征向量的相似度;通过所述相似度的排序,识别数据库中与待识别用户最相似的用户。本发明提供的技术方案综合考虑用户自身行为与用户间关系特征,兼顾对用户行为的稳定性和差异性的特征描述。其中,用户兴趣区域的获取更多的考虑行为稳定性,网络边权的设计更多的考虑差异性,采用多视角自主表示学习有助于获得更加鲁棒性的用户向量表示。

    用户行为画像的构建方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN111861545B

    公开(公告)日:2022-10-18

    申请号:CN202010573448.8

    申请日:2020-06-22

    Abstract: 本申请涉及一种用户行为画像的构建方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:构建用户行为画像模型;生成用户行为特征向量和生成行为对象特征向量;计算分组判别结果与设定分组的分组误差,和,将用户行为特征向量和行为对象特征向量重构生成行为矩阵,并计算重构生成的行为矩阵为用户行为矩阵的生成概率;根据最小化模型方法,优化用户行为画像模型,更新用户行为画像模型参数;用户行为画像模型构建成功,向构建成功的用户行为画像模型输入用户行为数据,获得与用户行为数据对应的用户行为画像。用以解决现有的用户行为画像模型构建时更专注于用户的共性,难以获取具有个性化且可区分性的用户行为画像的问题。

    用户行为画像的构建方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN111861545A

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN202010573448.8

    申请日:2020-06-22

    Abstract: 本申请涉及一种用户行为画像的构建方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:构建用户行为画像模型;生成用户行为特征向量和生成行为对象特征向量;计算分组判别结果与设定分组的分组误差,和,将用户行为特征向量和行为对象特征向量重构生成行为矩阵,并计算重构生成的行为矩阵为用户行为矩阵的生成概率;根据最小化模型方法,优化用户行为画像模型,更新用户行为画像模型参数;用户行为画像模型构建成功,向构建成功的用户行为画像模型输入用户行为数据,获得与用户行为数据对应的用户行为画像。用以解决现有的用户行为画像模型构建时更专注于用户的共性,难以获取具有个性化且可区分性的用户行为画像的问题。

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