CN110049446B - 一种基于移动终端数据获取终端用户属性标签的服务器 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于移动终端数据获取终端用户属性标签的服务器，所述服务器进一步包括处理器和存储有计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，当所述计算机程序被所述处理器执行时，实现以下基于移动终端数据获取终端用户属性标签的方法：步骤S100，获取移动终端数据D＝[DX₁,DX₂,…,DX_m,DY₁,DY₂,…,DY_n]^T，其中DX_i为所述移动终端的第i个特征数据，所述第i个特征为第一时间段T₁＝[t₁₁,t₁₂]内第i个APP在所述移动终端中的安装信息，DY_j为所述移动终端的第(m+j)个特征数据，所述第(m+j)个特征为第二时间段T₂＝[t₂₁,t₂₂]内所述移动终端的第j类预设位置的到访信息；步骤S200，基于所述移动终端数据D获取所述终端用户的属性标签。

Description

一种基于移动终端数据获取终端用户属性标签的服务器

技术领域

本发明涉及信息处理技术，尤其涉及一种用户终端信息的处理系统。

背景技术

软件推送或者数据推送是现有技术中进行信息共享等的有效途径，然而现有技术中的消息推送或软件推送通常不具有针对性，例如向全部终端用户(这其中包括了非目标终端用户)推送消息和软件，这一方面造成了消息或数据的无效发送，另一方面也增加了网络的负担。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明公开了一种基于移动终端数据获取终端用户属性标签的服务器，所述服务器进一步包括处理器和存储有计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，当所述计算机程序被所述处理器执行时，实现以下基于移动终端数据获取终端用户属性标签的方法：步骤S100，获取移动终端数据D＝[DX₁,DX₂,…,DX_m,DY₁,DY₂,…,DY_n]^T，其中DX_i为所述移动终端的第i个特征数据，所述第i个特征为第一时间段T₁＝[t₁₁,t₁₂]内第i个APP在所述移动终端中的安装信息，DY_j为所述移动终端的第(m+j)个特征数据，所述第(m+j)个特征为第二时间段T₂＝[t₂₁,t₂₂]内所述移动终端的第j类预设位置的到访信息；步骤S200，基于所述移动终端数据D获取所述终端用户的属性标签。

附图说明

图1是本发明基于移动终端数据获取终端用户属性标签的方法流程图；

图2是本发明基于移动终端数据获取终端用户预设位置到访信息的方法流程图。

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。

本发明公开了一种基于移动终端数据获取终端用户属性标签的服务器，其中，本领域技术人员可以理解，所述移动终端可以为手机、PAD等智能终端，且所述移动终端的具体类型不影响本发明的保护范围。此外，在移动终端中，设置有用于获取所述移动终端相关状态信息(APP的安装信息、移动终端的GPS位置信息、连接的WiFi和/或互联网信息等)的接口，本领域技术人员可以理解，通过调用所述接口可以获取所述移动终端的APP安装信息、移动终端的GPS位置信息、移动终端连接的WiFi和/或互联网信息等。此外，所述服务器也可以是现有技术中的任一或多个计算机设备和/或服务器设备，且本领域技术人员可以了解，所述服务器的品牌、规格等参数不影响本发明的保护范围。

根据本发明，所述终端用户的属性标签和属性标签的类别总数N均可自定义设置，一个实施例中，所述属性标签定义为包括教师、会计、白领、程序员、司机等工作属性标签，另一个实施例中，所述属性标签定义为包括旅游、看电影、阅读、美食等爱好属性标签，且本领域技术人员可知，以上所举例子仅为示范性例子，不作为限定本发明权利要求保护范围的唯一示例。进一步，所述属性标签的类别总数N可自定义设置，一个优选的实施例中，N的取值范围为[6,40]，更优选为[6,12]，所述类别总数N的取值决定了终端用户属性划分的粗细程度，当N越大时，表示终端客户的属性标签越多，终端客户的属性被划分的越细，进而有利于消息、软件等数据的针对性推送。此外，为了对终端用户的属性标签进行数值化表示，使用不同的数字来表示不同的终端用户属性标签，一个实施方式中，第c类终端用户的属性标签用数字c来表示，1≤c≤N，且本领域技术人员可知，以上所述属性标签的表达方式仅为示例性描述，不作为限制本发明保护范围的唯一示例。

本发明公开了一种基于移动终端数据获取终端用户属性标签的服务器，所述服务器进一步包括处理器和存储有计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，当所述计算机程序被所述处理器执行时，实现以下基于移动终端数据获取终端用户属性标签的方法，如图1所示：

步骤S100，获取移动终端数据D＝[DX₁,DX₂,…,DX_m,DY₁,DY₂,…,DY_n]^T，其中DX_i为所述移动终端的第i个特征数据，所述第i个特征为第一时间段T₁＝[t₁₁,t₁₂]内第i个APP在所述移动终端中的安装信息，DY_j为所述移动终端的第(m+j)个特征数据，所述第(m+j)个特征为第二时间段T₂＝[t₂₁,t₂₂]内所述移动终端的第j类预设位置的到访信息，1≤i≤m，1≤j≤n，t₁₁＜t₁₂，t₂₁＜t₂₂。

根据本发明，所述第一时间段T₁(即t₁₂-t₁₁)的取值范围为[2周，48周]，优选为12周。所述第二时间段T₂(即t₂₂-t₂₁)的取值范围为[2周，24周]，优选为4周。其中，在本发明的一个实施例中，所述第一时间段T₁和所述第二时间段T₂不相同，例如T₁的取值为12周，T₂的取值为4周，在本发明的另一个实施例中，所述第一时间段T₁和所述第二时间段T₂相同，例如T₁和T₂的取值都为4周。本领域技术人员可以理解，当T₁和T₂相同时，则意味着t₁₂-t₁₁＝t₂₂-t₂₁且t₁₁＝t₂₁；当T₁和T₂不相同时，本领域技术人员一方面可以理解其可以是时间段的起始时间不相同，即t₁₁≠t₂₁，另一方面可以理解为t₁₂-t₁₁≠t₂₂-t₂₁。根据本发明，m和n的取值使得根据第一时间段T₁＝[t₁₁,t₁₂]内m个不同APP在移动终端中的安装信息和第二时间段T₂＝[t₂₁,t₂₂]内移动终端在n个预设位置的到访信息可以更真实、准确地获取终端用户的属性标签。优选地，m的取值范围为[20，300]，更优选地为[20,60]；n的取值范围为[10,150]，优选为[20，50]。进一步，在本发明中，所述APP可以至少是聊天类的APP、学习类的APP、编程类的APP、娱乐类的APP等等；所述n个预设位置，示例性的，可以包括商场类的预设位置、办公类的预设位置、居住类的预设位置、交通类的预设位置(例如地铁站)等等。且本领域技术人员可知，以上关于APP和预设位置的说明仅为示例性说明，不可视为限制本发明保护范围的唯一示例。

根据本发明，所述安装信息为所述第一时间段T₁内所述APP是否在所述移动终端安装过，例如，会计学堂APP在移动终端中的安装时间包含在所述第一时间段T₁内，则该会计学堂APP的安装信息为“1”；当移动终端从没有安装过会计学堂APP，或者曾安装过该会计学堂APP但其安装时间不包含在所述第一时间段T₁内，则该会计学堂APP的安装信息为“0”。另外，在本发明中，为了能够对APP的安装信息进行数字化表达，通过使用“1”和“0”以分别表示第一时间段T₁内APP是否在所述移动终端中安装过。且本领域技术人员可知，以上所举例子仅为示范性例子，不作为限定本发明权利要求保护范围的唯一示例。

进一步，根据本发明，所述到访信息为第二时间段T₂＝[t₂₁,t₂₂]内所述移动终端的预设位置到达次数相关信息，一个实施例中，所述预设位置到达次数相关信息包括：到达次数为0和到达次数不为0，此时，当到达次数为0时，则该移动终端的该预设位置到访信息为“0”，当到达次数不为0时，则该移动终端的该预设位置到访信息为“1”。此外，在本发明的另一个实施例中，当所述服务器中的所述计算机程序被所述处理器执行时，还可以实现以下基于移动终端数据获取终端用户预设位置到访信息的方法(如图2所示)，该方法具体包括：

步骤S001，获取所述第二时间段T₂内所述移动终端的原始位置到达信息AR₁,AR₂,…,AR_l，其中，AR_k为获取的所述移动终端在所述第二时间段T₂内的第k个原始位置到达信息，1≤k≤l。

根据本发明，所述原始位置到达信息可以根据所述移动终端的GPS采样数据、所述移动终端连接的WiFi信息和/或IP信息获取，示例性的，当采集GPS而识别出的原始位置为新华书店，且采集时刻为2018年12月21日，此时，若所述采集时刻包含在所述第二时间段T₂内，则AR_k的内容至少可以包括第一人民医院和采集时刻。根据本发明，所述原始位置到达信息AR_k由内置于所述移动终端中的SDK获取，且SDK可以按照第一预设时间间隔ΔP₁采集所述移动终端的GPS信息、连接的WiFi和/或IP信息以获取所述原始位置到达信息AR_k，并按照主动或被动的方式将AR_k发送至所述服务器；进一步，SDK按照第二预设时间间隔ΔP₂主动AR_k将发送至所述服务器。进一步，根据本发明，由所述SDK来获取所述移动终端数据D。在本发明中，所述第一预设时间间隔ΔP₁采的取值范围为[1小时，4小时]，所述第二预设时间间隔ΔP₂为[4小时,24小时]。根据本发明，所述服务器可以采用多种存储方式保存接收到的原始位置到达信息，例如数据库、Excel表格等，且本领域技术人员知晓，所述服务器还可以采用本领域中的其他多种存储方式保存所述原始位置到达信息。

此外，在本发明的一个实施方式中，AR_k为获取的所述移动终端在所述第二时间段T₂的指定时间段内的第k个原始位置到达信息。示例性的，所述指定时间段可以为时间段[08:00,19:00]，即如果SDK通过采集所述移动终端的GPS信息获取到的原始位置为新华书店，但其采集时刻为20:00，不包含在时间段[08:00,19:00]中，此时，该原始位置数据和采集时刻被滤除，此时可避免一些噪声或无效数据的影响。

步骤S002，基于AR₁,AR₂,…,AR_l获取预设位置的到访次数NUM₁，NUM₂，…，NUM_n,其中NUM_j为所述第二时间段T₂内所述移动终端到达第j类预设位置的次数总和，1≤j≤n。在本发明中，可将AR₁,AR₂,…,AR_l包含的原始位置(例如人民公园、新华书店)分别和n类预设位置中的每一个进行比较，如果符合其中一类预设位置，则将该类预设位置的到访次数加1，以此类推，获取所述n类预设位置的全部到访次数NUM₁，NUM₂，…，NUM_n。

步骤S003，根据NUM₁，NUM₂，…，NUM_n获取终端用户预设位置到访信息DY₁,DY₂,…,DY_n，其中，

TL为第一判断阈值。根据本发明，所述第一判断阈值TL的取值范围为[4,20]，优选为10，此时，可将终端用户偶然到访一个预设位置的噪声滤除掉，使得获取的移动终端特征数据DY_j更准确。

步骤S200，基于所述移动终端数据D获取所述终端用户的属性标签。

具体地，根据本发明的一个实施方式，所述步骤S200包括：

步骤S210，根据已知包括N类的终端用户属性标签的共M个移动终端的移动终端数据R₁,R₂,…,R_M及其终端用户属性标签L₁,L₂,…,L_M获取N类终端用户属性中心数据E₁,E₂,…,E_N，其中，第c类终端用户属性中心数据

R_z是所述M个移动终端中的第z个移动终端的移动终端数据，R_z＝[RX_z1,RX_z2,…,RX_zm,RY_z1,RY_z2,…,RY_zn]^T，R_zi为所述第z个移动终端的第i个特征数据，所述第i个特征为时间段

内第i个APP在所述第z个移动终端中的安装信息，R_zj为所述第z个移动终端的第(m+j)个特征数据，所述第j个特征为时间段

内所述第z个移动终端的第j类预设位置的到访信息，当第z个移动终端的终端用户的属性标签为第c类时，L_z＝c，1≤c≤N，1≤i≤m,1≤j≤n，1≤z≤M。根据本发明，M的取值范围可自定义设置，优选地，M≥200。根据本发明，所述时间段

和所述第一时间段T₁的取值相同，所述时间段

和所述第二时间段T₂的取值相同，且所述时间段

和所述第一时间段T₁的起始时间可以不同，所述时间段

和所述第二时间段T₂的起始时间可以不同，即t₁₁和

不同,t₂₁和

不同。

步骤S220，基于D和E₁,E₂,…,E_N获取所述移动终端的属性相似度S₁,S₂,…,S_N，其中，S_c为所述移动终端数据D和第c类终端用户属性中心数据E_c的相似度。具体地，在本发明的一个方面，

在本发明的另一方面，

步骤S230，基于S₁,S₂,…,S_N获取所述终端用户的属性标签。具体地，在本发明中，将与max(S₁,S₂,…,S_N)相对应的终端用户的属性标签作为所述目标终端用户的属性标签，例如，当N＝6时，max函数获取的最大值为S₂＝0.9，则此时，目标终端用户的属性标签为第二类。

具体地，在本发明的另一个实施方式，所述步骤S200包括：

步骤S201，获取已知终端用户属性标签包括N类的共M个移动终端的移动终端数据R₁,R₂,…,R_M及其终端用户属性标签L₁,L₂,…,L_M，其中，R_z是所述M个移动终端中的第z个移动终端的移动终端数据，R_z＝[RX_z1,RX_z2,…,RX_zm,RY_z1,RY_z2,…,RY_zn]^T，R_zi为所述第z个移动终端的第i个特征数据，所述第i个特征为时间段

内第i个APP在所述第z个移动终端中的安装信息，R_zj为所述第z个移动终端的第(m+j)个特征数据，所述第j个特征为时间段

内所述第z个移动终端的第j类预设位置的到访信息，当第z个移动终端的终端用户的属性标签为第c类时，L_z＝c，1≤c≤N，1≤i≤m,1≤j≤n，1≤z≤M。根据本发明，M的取值范围可自定义设置，优选地，M≥200。根据本发明，所述时间段

和所述第一时间段T₁的取值相同，所述时间段

和所述第二时间段T₂的取值相同，且所述时间段

和所述第一时间段T₁的起始时间可以不同，所述时间段

和所述第二时间段T₂的起始时间可以不同，即t₁₁和

不同,t₂₁和

不同。

步骤S202，基于R₁,R₂,…,R_M和L₁,L₂,…,L_M对神经网络模型进行训练，以获取终端用户属性标签判断模型。根据本发明，所述神经网络模型可以是现有技术中常用的任意神经网络模型，例如SVM，BT神经网络等，且本领域技术人员可知，通过使用终端用户属性标签已知的R₁,R₂,…,R_M和L₁,L₂,…,L_M对神经网络进行训练，可得到对终端用户属性标签进行判断和识别的终端用户属性标签判断模型，该模型具有最优的模型参数。

步骤S203，根据D和所述终端用户属性标签判断模型获取所述终端用户的属性标签。具体地，在本发明中，将目标终端用户的移动终端数据D输入所述终端用户属性标签判断模型中，从而得到目标终端用户的终端用户属性标签。

综合上述内容可知，本发明通过利用第一时间段内目标终端用户在移动终端中的多个APP安装情况和第二时间段内目标终端用户的地理位置信息，可以快速获取目标终端用户的属性标签信息，提高了向目标终端用户提供消息等服务的目标性，减少了无效消息的发送，减轻了网络中的数据传输量。

本领域技术人员可知，在获取移动终端数据D和R₁,R₂,…,R_M后需要进行归一化处理，其中，

MX(j)＝max(R₁(j,:),R₂(j,:)...,R_M(j,:))，MN(j)＝min(R₁(j,:),R₂(j,:)...,R_M(j,:))，MX(v)＝max(R₁(v,:),R₂(v,:)...,R_M(v,:))，MN(v)＝min(R₁(v,:),R₂(v,:)...,R_M(v,:))MX(m+u)＝max(R₁(m+u,:),R₂(m+u,:)...,R_M(m+u,:))，MN(m+u)＝min(R₁(m+u,:),R₂(m+u,:)...,R_M(m+u,:))，1≤i≤M，1≤j≤m+n，1≤v≤m，1≤u≤n。

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 (7)

1.一种基于移动终端数据获取终端用户属性标签的服务器，其特征在于，所述服务器包括处理器和存储有计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，当所述计算机程序被所述处理器执行时，实现以下基于移动终端数据获取终端用户属性标签的方法：

步骤S100，获取移动终端数据D＝[DX₁,DX₂,…,DX_m,DY₁,DY₂,…,DY_n]^T，其中DX_i为所述移动终端的第i个特征数据，所述第i个特征为第一时间段T₁＝[t₁₁,t₁₂]内第i个APP在所述移动终端中的安装信息，DY_j为所述移动终端的第(m+j)个特征数据，所述第(m+j)个特征为第二时间段T₂＝[t₂₁,t₂₂]内所述移动终端的第j类预设位置的到访信息，1≤i≤m，1≤j≤n，t₁₁＜t₁₂，t₂₁＜t₂₂；所述安装信息为所述第一时间段T₁内所述APP是否在所述移动终端安装过；

步骤S200，基于所述移动终端数据D获取所述终端用户的属性标签；

其中，所述步骤S200包括：

步骤S210，根据已知包括N类的终端用户属性标签的共M个移动终端的移动终端数据R₁,R₂,…,R_M及其终端用户属性标签L₁,L₂,…,L_M获取N类终端用户属性中心数据E₁,E₂,…,E_N，其中，第c类终端用户属性中心数据

R_z是所述M个移动终端中的第z个移动终端的移动终端数据，R_z＝[RX_z1,RX_z2,…,RX_zm,RY_z1,RY_z2,…,RY_zn]^T，RX_zi为所述第z个移动终端的第i个特征数据，所述第i个特征为时间段

内第i个APP在所述第z个移动终端中的安装信息，RY_zj为所述第z个移动终端的第(m+j)个特征数据，所述第j个特征为时间段

内所述第z个移动终端的第j类预设位置的到访信息，当第z个移动终端的终端用户的属性标签为第c类时，L_z＝c，1≤c≤N，1≤i≤m,1≤j≤n，1≤z≤M；

步骤S220，基于D和E₁,E₂,…,E_N获取所述移动终端的属性相似度S₁,S₂,…,S_N，其中，S_c为所述移动终端数据D和第c类终端用户属性中心数据E_c的相似度；

步骤S230，基于S₁,S₂,…,S_N获取所述终端用户的属性标签。

2.根据权利要求1所述的服务器，其特征在于，n的取值范围为[20,200]。

3.根据权利要求1所述的服务器，其特征在于，m的取值范围为[10,150]。

4.根据权利要求1所述的服务器，其特征在于，所述t₁₂-t₁₁的取值范围为[2周，48周]，所述t₂₂-t₂₁的取值范围为[2周，24周]。

5.根据权利要求1-4任一项所述的服务器，其特征在于，T₁和T₂相同。

6.根据权利要求1-4任一项所述的服务器，其特征在于，使用内置于所述移动终端中的SDK获取D。

7.根据权利要求1所述的服务器，其特征在于，属性标签的类别总数N的取值范围为[6,40]。

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