CN109544304B - 根据移动终端信息进行预警的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种根据移动终端信息进行预警的方法，包括以下步骤：步骤S100，获取移动终端的特征信息I＝(AS,AA,C₁,C₂,...,C_K)；其中，AS为第一预设时间段内移动终端上标志APP的安装数量特征，AA为第二预设时间段内移动终端上标志APP的活跃次数特征，C₁,C₂,…,C_K是移动终端的K个属性特征，K≥3；步骤S200，根据特征信息I，获得移动终端的特征结果值C；步骤S300，如果特征结果值C符合预设规则，那么发出预警信息。

Description

根据移动终端信息进行预警的方法

技术领域

本发明涉及机器学习领域，尤其涉及一种根据移动终端信息进行预警的方法。

背景技术

目前，移动终端的功能日益强大，所能提供的信息日益丰富，服务器通过分析移动终端的各类信息，能够确定终端及其用户的属性和状态，进行多种应用和服务。其中，根据移动终端的信息，识别特定终端，及时发出预警信息，具有很好的应用前景。在有大数据、云计算技术的支持下，机器学习已经逐步应用于各类应用，但算法采用的数据影响着计算结果的准确性、有效性。需要提供一种能够自动化实施、兼具计算结果准确性的实施方案，实现特定应用场景下的预警功能。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供了一种根据移动终端信息进行预警的方法，所述方法包括以下步骤：

步骤S100，获取移动终端的特征信息I＝(AS,AA,C₁,C₂,...,C_K)；其中，AS为第一预设时间段内移动终端上标志APP的安装数量特征，AA为第二预设时间段内移动终端上标志APP的活跃次数特征，C₁,C₂,…,C_K是移动终端的K个属性特征，K≥3；

步骤S200，根据特征信息I，获得移动终端的特征结果值C；

步骤S300，如果特征结果值C符合预设规则，那么发出预警信息。

本发明的技术方案，服务器采用移动终端上的客观数据，结合其他表征移动终端属性的特征数据，采用机器学习算法进行计算，提高了计算结果的准确性，能够更准确、及时的进行预警，提高了服务的质量。

附图说明

图1是本发明的根据移动终端信息进行预警的方法的流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，将结合附图对本发明作进一步地详细描述。这种描述是通过示例而非限制的方式介绍了与本发明的原理相一致的具体实施方式，这些实施方式的描述是足够详细的，以使得本领域技术人员能够实践本发明，在不脱离本发明的范围和精神的情况下可以使用其他实施方式并且可以改变和/或替换各要素的结构。因此，不应当从限制性意义上来理解以下的详细描述。

根据本发明，服务器可以物理实现为一个服务器，也可以实现为包括多个服务器的服务器群组；移动终端可以物理实现为智能手机、PAD等能够安装应用程序(例如APP)的设备。本领域技术人员知晓，服务端和移动终端的型号、规格等参数并不影响本发明的保护范围。

本发明的服务器能够从数据库获取移动终端信息，信息至少包括移动终端上标志APP的安装信息和活跃度信息，此外还可以包括多个移动终端的有关信息，例如终端使用者的收入水平、消费水平、移动终端所在地人群信息等。其中，标志APP是根据应用需要进行选择，体现某种终端功能或属性或用户的行为特征，例如，选自借贷类APP、银行类APP、购物类APP、或旅游服务类APP等，本发明不作具体限定。此外，服务器还能够从数据库获取指示移动终端处于预警状态的信息。

本发明的一个实施例中，服务器从数据库获得移动终端上标志APP在第一预设时间段(例如一个月、三个月、一个星期或两个星期等)内的安装数量，作为移动终端上标志APP的安装信息。根据本发明的一个方面，标志APP安装数量包括安装的标志APP的数量；根据本发明的另一个方面，进一步的，标志APP安装数量还包括安装后又卸载的标志APP的数量。

本发明的一个实施例中，服务器从数据库获得移动终端上标志APP在第二预设时间段(例如一个月、三个月、一个星期、两个星期或一天等)内的活跃次数，作为移动终端上标志APP的活跃度信息。根据本发明，第一预设时间段与第二预设时间段可以相同，也可以不同，但优选的，第一预设时间段与第二预设时间段相同。

本发明采用移动终端上标志APP的安装信息和活跃度信息，作为预警分析的主要特征，这些信息的收集无须用户参与，更客观真实，有利于对移动终端预警的准确性。

本发明的一个实施例中，服务器能够从数据库获得移动终端用户的收入水平(例如，高等收入、中等收入、低等收入)和消费水平(例如，高水平、中水平、低水平)等信息。现有技术已经有很多种实现方式以获取这些信息，例如人工收集，或者根据用户银行流水、交易记录数据等分析得到，本发明不再赘述。此外，服务器能够从数据库获得移动终端所在地人群信息，例如人群平均收入水平(例如，高等收入、中等收入、低等收入)、消费水平(例如，高水平、中水平、低水平)、就业率等。服务器能够根据移动终端的GPS坐标定位移动终端，或者根据终端号码所属地、终端网络地址、用户指定等，确定终端所属的地理区域或地理范围，即移动终端所在地，进而从数据库获得移动终端所在地的人群信息。数据库中已经预先存储了特定的地理区域或地理范围对应的人群信息。特定的地理范围，优选为一个居住小区、村庄，也可以扩展为一个城镇。

根据本发明，服务器对移动终端信息实施预处理，例如去除无效数据、特征因素数值化、缺失值处理等，提取移动终端的特征信息，采用现有技术实现即可，本发明不再赘述。

根据本发明的一个方面，提供了一种根据移动终端信息进行预警的方法。所述方法包括以下步骤：

步骤S100，获取移动终端的特征信息I＝(AS,AA,C₁,C₂,...,C_K)；其中，AS为第一预设时间段内移动终端上标志APP的安装数量特征，AA为第二预设时间段内移动终端上标志APP的活跃次数特征，C₁,C₂,…,C_K是移动终端的K个属性特征，K≥3；

步骤S200，根据特征信息I，获得移动终端的特征结果值C；

步骤S300，如果特征结果值C符合预设规则，那么发出预警信息。

根据本发明，根据预设的特征信息I与特征结果值C的映射关系(例如实现为映射表)，确定特征结果值C。或者，特征结果值实现为特征信息I的函数，例如线性函数，根据本发明的一种实现方式中，

根据本发明的另一种实现方式中，

但是优选实现方式中，

其中，

从而使得线性函数的取值平滑到合理的区间(0，1)。前述各函数中，w₀为常数，w₁为AS的权重，w₂为AA的权重，w_(i+2)为C_i的权重，i的取值为1…K。

本发明的一个实施例中，特征结果值C与所述移动终端为异常移动终端的概率正相关；如果特征结果值C超过第一阈值，那么发出预警信息。特征结果值C的取值范围是(0，1)，可选的，第一阈值为0.5-0.9，优选的第一阈值为0.7-0.85。

本发明另一个实施例中，预先划分特征结果值C的数值范围(0，1)为多个数值区间，根据特征结果值C落入的区间，确定移动终端的等级，并在需要时发出预警信息或触发特定处理。例如，预先将特征结果值C的范围(0，1)划分为四个连续的数值区间(0，d1]，(d1，d2]，(d2，d3]，(d3，1)，所述四个区间分别对应四个终端等级，即一级、二级、三级和四级；步骤S300包括以下步骤：如果0<C≤d1，则移动终端等级为一级；如果d1<C≤d2，则移动终端等级为二级；如果d2<C≤d3，则移动终端等级为三级；如果d3<C<1，则移动终端等级为四级；当移动终端为预设等级时，发出预警信息，例如，确定移动终端等级为四级时，发出预警。区间的划分、区间边界的确定，可以根据应用需要进行设置。

本发明所述预警信息指示了移动终端或其用户的特定状态或属性，服务器发出预警信息后，会触发下一步操作，例如在显示设备上显示预警信息、标识特定移动终端、发出音频提示信息、触发特定工作流、拒绝或终止该移动终端或其用户的某些服务等，本发明不作赘述。

本发明的另一个方面，是提供了一种权重向量W＝(w₀,w₁，...，w_(K+2))的确定方法。服务器根据N个已知处于预警状态的移动终端的特征信息(I₁,I₂,…I_N)确定权重向量W＝(w₀,w₁，...，w_(K+2))。其中，N个移动终端的预警状态可以由专家标识、也可以由服务器根据预设规则判断移动终端的数据来确定，并存储至数据库。权重向量W的取值被设置为与根据前述N个移动终端的特征信息所获取的N个特征结果值符合前述预设规则正相关；例如，对于N个移动终端中任意第j个移动终端(取值范围为1…N)，其特征信息I_j＝(AS_j,AA_j,C_1,j,C_2,j,...,C_K,j)，其中，AS_j为第一预设时间段内第j个移动终端上标志APP的安装数量特征，AA_j为第二预设时间段内第j个移动终端上标志APP的活跃次数特征，C_1,j,C_2,j,…,C_K,j是第j个移动终端的K个属性特征；权重向量W的取值使得根据第j个移动终端的特征信息I_j所计算的特征值符合预设规则，或者超过特定比例阈值(例如95％)的第j个移动终端的特征信息I_j所计算的特征值符合预设规则；本领域技术人员应当理解，现有技术中的其他确定权重向量W的方法，只要使得权重向量W的取值与根据前述N个移动终端的特征信息所获取的N个特征结果值符合前述预设规则正相关，均会落入本发明的保护范围。

本发明的技术方案，服务器采用移动终端上的客观数据，结合其他表征移动终端属性的特征数据，采用机器学习算法进行计算，提高了计算结果的准确性，能够更准确、及时的进行预警，提高了服务的质量。

本发明的一个实施例中，所述服务器中包括活跃次数特征和活跃次数的映射关系,例如物理实现为数据库的关系表或者映射配置文件。所述映射关系根据前述N个移动终端上标志APP在第二预设时间段内的活跃次数(X₁,X₂,...,X_N)确定，其中X₁≤X₂≤...≤X_N，将(X₁,X₂,...,X_N)映射到{A₁,A₂,...,A_M}，使得映射到不同映射值的活跃次数数量接近。

本发明的一个实施例中，所述步骤S100进一步包括：步骤S110，获取所述第二预设时间段内移动终端上标志APP的活跃次数X；步骤S120，根据映射关系和标志APP的获取活跃次数，获取标志APP的活跃次数特征AA，其中AA∈{A₁,A₂,...,A_M}。进一步的，A_i＝a₁a₂...a_M，其中a₁a₂...a_M为M位的比特串，第i位为1，其余位为0，i的取值为1…M。

具体实施中，当M|N时，如果，

那么AA＝A₁；如果，

那么AA＝A_i，i的取值范围为2到M；如果，X＞X_N，那么AA＝A_M。如果M不能整除N，那么

或

如果，X≤X_Q，那么AA＝A₁；如果，X_(i-1)×Q＜X≤X_i×Q，那么AA＝A_i，i的取值范围为2到M-1；如果，X＞X_(M-1)×Q，那么AA＝A_M。

通过上述步骤，将移动终端标志APP活跃次数转化为离散化变量，形成多个分类特征，提高了预警的准确性。

此外，服务器还可以对移动终端的信息实施其他预处理，例如去除无效数据、特征因素数值化、缺失值处理等，采用现有技术实现即可，本发明不再赘述。

本发明的一种优选应用场景，服务器选择移动终端上借贷类APP作为标志APP，获得移动终端的标志APP在最近三个月内的安装数量、最近一个月内活跃次数特征，并采用移动终端用户的收入水平、消费水平、所在地人群收入水平等作为移动终端属性特征，应用本发明的预警方法，识别移动终端的特征结果值，当识别移动终端处于预警状态时，发出预警信息，例如提示该移动终端的异常状态，拒绝给终端用户的贷款服务等。

另一种应用场景，服务器选择移动终端上消费服务类APP作为标志APP，获得移动终端的标志APP在最近三个月内的安装数量、最近一个月内活跃次数特征，并采用移动终端用户的收入水平、消费水平、所在地人群收入、消费水平等作为移动终端属性特征，应用本发明的预警方法，识别移动终端的特征结果值，当识别移动终端处于预警状态时，发出预警信息，例如提示该移动终端的异常状态，停止向终端推送消费服务信息等。

此外，根据公开的本发明的说明书，本发明的其他实现对于本领域的技术人员是明显的。实施方式和/或实施方式的各个方面可以单独或者以任何组合用于本发明的系统和方法中。说明书和其中的示例应该是仅仅看作示例性，本发明的实际范围和精神由所附权利要求书表示。

Claims (8)

1.一种根据移动终端信息进行预警的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤S100，获取移动终端的特征信息I＝(AS,AA,C₁,C₂,...,C_K)；其中，AS为第一预设时间段内移动终端上标志APP的安装数量特征，AA为第二预设时间段内移动终端上标志APP的活跃次数特征，C₁,C₂,…,C_K是移动终端的K个属性特征，K是正整数，且K≥3，所述标志APP选自特定类别APP；

步骤S200，根据特征信息I，获得移动终端的特征结果值C；

步骤S300，如果特征结果值C符合预设规则，那么发出预警信息；

其中，步骤S200进一步包括：根据特征信息I，计算移动终端的特征结果值

其中，

w₀为常数，w₁为AS的权重，w₂为AA的权重，w_(i+2)为C_i的权重，i是正整数，且i的取值为1…K；其中，权重向量W＝(w₀,w₁，...，w_(K+2))是根据N个已知处于预警状态的移动终端的特征信息(I₁，I₂，…I_N)确定,I_j是第j个移动终端的特征信息，j是正整数，且j的取值为1…N，N是正整数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S300的预设规则具体为：如果特征结果值C超过第一阈值，那么发出预警信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，权重向量W的取值使得根据所述N个移动终端的特征信息所获取的N个特征结果值符合所述预设规则。

4.根据权利要求1-3之任一所述的方法，其特征在于，所述方法由服务器执行，所述服务器中包括活跃次数特征和活跃次数的映射关系；所述步骤S100进一步包括：

步骤S110，获取所述第二预设时间段内移动终端上标志APP的活跃次数X；

步骤S120，根据映射关系和标志APP的获取活跃次数，获取标志APP的活跃次数特征AA，其中AA∈{A₁,A₂,...,A_M}，M是正整数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述映射关系根据N个移动终端上标志APP在第二预设时间段内的活跃次数(X₁,X₂,...,X_N)确定，其中X₁≤X₂≤...≤X_N。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当M|N时，

如果，

那么AA＝A₁；

如果，

那么AA＝A_i，i是正整数，且i的取值范围为2到M；

如果，X＞X_N，那么AA＝A_M。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，如果M不能整除N，那么

或

如果，X≤X_Q，那么AA＝A₁；

如果，X_(i-1)×Q＜X≤X_i×Q，那么AA＝A_i，i是正整数，且i的取值范围为2到M-1；

如果，X＞X_(M-1)×Q，那么AA＝A_M。

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，A_i＝a₁a₂...a_M，其中a₁a₂...a_M为M位的比特串，第i位为1，其余位为0，i是正整数，且i的取值为1…M。

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