CN113065058A - 家庭成员识别的方法及装置、电子设备和可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种家庭成员识别的方法，包括：获取待识别用户的原始数据，原始数据包括待识别用户通过家庭宽带产生的第一信令数据和通过移动通信网络产生的第二信令数据；基于原始数据处理得到待识别数据，待识别数据包括基于第一信令数据得到的各家庭宽带账号下的用户驻留时间和业务使用频次中至少一个、以及基于第一信令数据和第二信令数据得到的相互关联的待识别家庭宽带账号和待识别移动用户账号；将待识别数据输入至家庭成员识别模型，以确定待识别用户否为家庭成员；家庭成员识别模型基于样本数据和样本数据对应的标签进行训练得到，样本数据经样本用户对应的历史数据处理得到。本发明实施例能够提高家庭成员的识别效率和准确性。

Description

家庭成员识别的方法及装置、电子设备和可读存储介质

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种家庭成员识别的方法及装置、设备和存储介质。

背景技术

随着智能设备的快速发展和普及，无论是从个人需求角度还是家庭需求角度出发，家庭市场都变得越来越受关注和重视。

具体地，对于通信运营商而言，不仅是在移动终端通信卡业务方面，还是在家庭宽带业务以及建构在宽带上的家庭智能设备等全产业链的开拓和布局业务方面，家庭市场均具有广阔的增长空间。而基于家庭市场的开拓和发展，需以准确的家庭成员数据为依托，因此，实现对家庭成员的识别显得尤为重要。

目前，传统的家庭成员的识别通常都是基于家庭基站、云设备等中的家庭用户登记情况来实现，不仅存在识别数据源单一的问题，而且通过家庭基站等中的大数据来进行家庭成员定位易受信号覆盖情况影响，不够稳定准确，另外，家庭用户登记信息受用户主观行为影响较大，易出现登记信息不全的情况，这些情况的存在，会导致家庭成员识别的效率降低。因此，传统的家庭成员识别的依据不够全面，得到的识别结果的稳定性和准确率均不高，而且，在用于家庭市场开拓的家庭用户不准确的情况下，也会降低针对这批用户的营销效率。

发明内容

本发明实施例提供一种家庭成员识别的方法及装置、电子设备和可读存储介质，以解决现有家庭成员识别的依据不全面，得到的识别结果的稳定性和准确率不佳的问题。

为了解决上述技术问题，本发明是这样实现的：

第一方面，提供了一种家庭成员识别的方法，该方法包括：

获取待识别用户的原始数据，所述原始数据包括所述待识别用户通过家庭宽带产生的第一信令数据和通过移动通信网络产生的第二信令数据；

基于所述原始数据处理得到待识别数据，所述待识别数据包括基于所述第一信令数据得到的各家庭宽带账号下的用户驻留时间和业务使用频次中至少一个、以及基于所述第一信令数据和所述第二信令数据得到的相互关联的待识别家庭宽带账号和待识别移动用户账号；

将所述待识别数据输入至家庭成员识别模型，以确定所述待识别用户否为家庭成员；

其中，所述家庭成员识别模型基于样本数据和所述样本数据对应的标签进行训练得到，所述样本数据经样本用户对应的历史数据处理得到，所述历史数据包括所述样本用户通过家庭宽带产生的第一历史信令数据和通过移动通信网络产生的第二历史信令数据，所述样本数据包括基于所述第一历史信令数据得到的各家庭宽带账号下的用户驻留时间和业务使用频次中至少一个、以及基于所述第一历史信令数据和所述第二历史信令数据得到的相互关联的样本家庭宽带账号和样本移动用户账号。

第二方面，提供了一种家庭成员识别的装置，该装置包括：

获取模块，用于获取待识别用户的原始数据，所述原始数据包括所述待识别用户通过家庭宽带产生的第一信令数据和通过移动通信网络产生的第二信令数据；

处理模块，用于基于所述原始数据处理得到待识别数据，所述待识别数据包括基于所述第一信令数据得到的各家庭宽带账号下的用户驻留时间和业务使用频次中至少一个、以及基于所述第一信令数据和所述第二信令数据得到的相互关联的待识别家庭宽带账号和待识别移动用户账号；

识别模块，用于将所述待识别数据输入至家庭成员识别模型，以确定所述待识别用户否为家庭成员；

其中，所述家庭成员识别模型基于样本数据和所述样本数据对应的标签进行训练得到，所述样本数据经样本用户对应的历史数据处理得到，所述历史数据包括所述样本用户通过家庭宽带产生的第一历史信令数据和通过移动通信网络产生的第二历史信令数据，所述样本数据包括基于所述第一历史信令数据得到的各家庭宽带账号下的用户驻留时间和业务使用频次中至少一个、以及基于所述第一历史信令数据和所述第二历史信令数据得到的相互关联的样本家庭宽带账号和样本移动用户账号。

第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

在本发明实施例中，当需要确定待识别用户是否为家庭成员时，可以至少获取用户通过家庭宽带上网和移动通信网络上网产生的两个维度的信令数据，并对包括该两个维度的信令数据的原始数据进行相应的处理，得到能够输入到家庭成员识别模型中进行家庭成员识别的待识别数据，其中，原始数据经处理后的待识别数据至少可以包括待识别用户在各家庭宽带账号下的用户驻留时间和业务使用频次中的至少一个、以及相互关联的待识别家庭宽带账号和待识别移动用户账号，进而通过家庭成员识别模型的分析处理可以准确地确定待识别用户是否为家庭成员。相应地可知，用于有监督地训练家庭成员识别模型的样本数据的维度与输入到该模型中的待识别数据的维度保持一致，以及用于得到样本数据的历史数据的维度与用于得到待识别数据的原始数据的维度保持一致。如此，通过采用多个维度的用户上网信令数据，并结合家庭成员识别模型的高效准确地识别预测能力，识别出待识别用户中完整的家庭成员关系，能够提高家庭成员的识别效率和准确性，以利于分析市场业务需求。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是本发明实施例中家庭成员识别的方法的流程示意图；

图2是本发明实施例中家庭成员识别的总体流程示意图；

图3是本发明实施例中样本数据的关联流程示意图；

图4是本发明实施例中基于家宽上网记录进行数据收集流程示意图；

图5是本发明实施例中对家宽上网记录和移动上网记录进行数据关联的流程示意图；

图6是本发明实施例中进行家庭成员识别模型训练的流程示意图；

图7是本发明实施例中家庭成员识别的装置的结构示意图；

图8是本发明实施例中电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

以下结合附图，详细说明本发明各实施例提供的技术方案。

参见图1所示，本发明实施例提供一种家庭成员识别的方法，该方法具体可以包括以下内容：

步骤101：获取待识别用户的原始数据，所述原始数据包括所述待识别用户通过家庭宽带产生的第一信令数据和通过移动通信网络产生的第二信令数据。

可选的，待识别用户使用的家庭宽带可以包括某一个或多个运营商(比如移动、联通、电信等)提供的家庭宽带，且各家庭宽带各自具备唯一的家庭宽带账号，以便于区分。

可选的，待识别用户使用的移动通信网可以包括一个或多个运营商(比如移动、联通、电信等)提供的移动通信网络(比如3G、4G、5G网络等)。

步骤103：基于所述原始数据处理得到待识别数据，所述待识别数据包括基于所述第一信令数据得到的各家庭宽带账号下的用户驻留时间和业务使用频次中至少一个、以及基于所述第一信令数据和所述第二信令数据得到的相互关联的待识别家庭宽带账号和待识别移动用户账号。

可选的，上述各家庭宽带账号下的用户驻留时间可以包括驻留天数、驻留时段等，业务使用频次具体可以用于表征待识别用户使用不同家庭宽带的频率，进一步可以作为用户进行唯一性判定的标准，即确保待识别用户与相应家庭宽带间的唯一对应关系。

步骤105：将所述待识别数据输入至家庭成员识别模型，以确定所述待识别用户否为家庭成员；其中，所述家庭成员识别模型基于样本数据和所述样本数据对应的标签进行训练得到，所述样本数据经样本用户对应的历史数据处理得到，所述历史数据包括所述样本用户通过家庭宽带产生的第一历史信令数据和通过移动通信网络产生的第二历史信令数据，所述样本数据包括基于所述第一历史信令数据得到的各家庭宽带账号下的用户驻留时间和业务使用频次中至少一个、以及基于所述第一历史信令数据和所述第二历史信令数据得到的相互关联的样本家庭宽带账号和样本移动用户账号。

在本发明实施例中，当需要确定待识别用户是否为家庭成员时，可以至少获取用户通过家庭宽带上网和移动通信网络上网产生的两个维度的信令数据，并对包括该两个维度的信令数据的原始数据进行相应的处理，得到能够输入到家庭成员识别模型中进行家庭成员识别的待识别数据，其中，原始数据经处理后的待识别数据至少可以包括待识别用户在各家庭宽带账号下的用户驻留时间和业务使用频次中的至少一个、以及相互关联的待识别家庭宽带账号和待识别移动用户账号，进而通过家庭成员识别模型的分析处理可以准确地确定待识别用户是否为家庭成员。相应地可知，用于有监督地训练家庭成员识别模型的样本数据的维度与输入到该模型中的待识别数据的维度保持一致，以及用于得到样本数据的历史数据的维度与用于得到待识别数据的原始数据的维度保持一致。如此，通过采用多个维度的用户上网信令数据，并结合家庭成员识别模型的高效准确地识别预测能力，识别出待识别用户中完整的家庭成员关系，能够提高家庭成员的识别效率和准确性，以利于分析市场业务需求。

可选的，在本发明实施例的家庭成员识别的方法中，家庭成员具体可以指共同使用同一家庭宽带账号的比较稳定的用户，通过对家庭成员的识别，可以家庭宽带账号为标识将待识别用户准确划归为不同且稳定的组，以进一步以家庭为单位进行业务分析、推广、营销、推送等，节省市场人力资源，同时可以提升各家庭成员使用家庭宽带业务、移动通信业务等的体验。

可选的，在本发明实施例的家庭成员识别的方法中，用于训练家庭成员识别模型的样本数据对应的标签，具体可以为样本用户是家庭成员和样本用户不是家庭成员。

可选的，在本发明实施例的家庭成员识别的方法中，上述步骤103可以具体执行为如下内容：

提取所述第一信令数据中相互关联的家庭宽带账号和移动用户账号、家庭宽带账号和目标应用的标识码；

提取所述第二信令数据中相互关联的移动用户账号和目标应用的标识码；

将相互关联的各家庭宽带账号和移动用户账号、各家庭宽带账号和目标应用的标识码、各移动用户账号和目标应用的标识码进行合并去重处理，得到相互关联的待识别家庭宽带账号和待识别移动用户账号。

可以理解，对待识别用户对应的原始数据进行处理得到待识别数据的过程，除了对待识别用户通过家庭宽带产生的第一信令数据进行统计分析得到各家庭宽带账号下的用户驻留时间和业务使用频次中至少一个外，还可以提取并关联待识别用户使用各家庭宽带进行相应通信业务时产生的各家庭宽带账号和移动用户账号以及家庭宽带账号和目标应用的标识码，以及提取并关联待识别用户使用各移动通信网络进行相应通信业务时产生的各移动用户账号和目标应用的标识码。进一步地，对于上述未直接关联的家庭宽带账号和移动用户账号，可以基于目标应用的标识码关联在一起，以通过对关联后的数据的合并去重处理，建立家庭宽带账号和移动用户账号间唯一的对应关系，得到能够输入到家庭成员识别模型中进行家庭成员识别的相互关联的待识别家庭宽带账号和待识别移动用户账号。

相应地，在训练家庭成员识别模型的过程中，对样本用户对应的历史数据进行处理得到样本数据的过程与上述基于原始数据得到待识别数据的过程一致，得到样本用户在各家庭宽带账号下的用户驻留时间和业务使用频次中至少一个，以及经过关联分析、合并去重处理后具有唯一对应关系的相互关联的样本家庭宽带账号和样本移动用户账号，具体过程在此不再赘述。

可选的，在本发明实施例的家庭成员识别的方法中，上述目标应用的标识码具体可以指目标应用的唯一特征码。

可选的，在本发明实施例的家庭成员识别的方法中，上述目标应用包括微信应用、腾讯QQ应用和微博应用中的至少一个。

进一步优选的，可以微信应用的标识码为主，并以其他应用比如腾讯QQ、微博等中的至少一个为辅，实现家庭宽带账号和移动用户账号之间的关联，确保用于家庭成员识别的数据的全面性和准确性。

可选的，为了进一步确保家庭成员识别的准确性，除了采集上述用户通过家庭宽带上网和移动通信网络上网产生的两个维度的信令数据作为原始数据外，还可以进一步地扩展原始数据的维度。具体的：

在本发明实施例的家庭成员识别的方法中，上述原始数据还包括所述待识别用户在各家宽账号所在位置产生的通话信令数据。

进一步地，上述步骤103中对原始数据进行处理得到的待识别数据还包括基于所述通话信令数据得到的各移动用户账号下的通话次数、通话时长和通话覆盖用户数中至少一个。

相应的，为保持数据维度的一致性，用于得到进行有监督训练的样本数据的历史数据还可以包括样本用户在各家宽账号所在位置(或区域)产生的样本通话信令数据；以及样本数据还可以包括：样本通话信令数据对应的各移动用户账号下的通话次数、通话时长和通话覆盖用户数中至少一个。

需要说明的是，在本发明实施例的家庭识别成员的方法中，上述各家庭宽带账号下的用户驻留时间和业务使用频次中至少一个、各移动用户账号下的通话次数、通话时长和通话覆盖用户数中至少一个，具体作为家庭成员识别的关键影响因子，不同的因子依据其对家庭成员识别准确性的影响程度的不同，可以对应不同的权重，影响程度大的对应的权重也大，比如通话覆盖用户数的权重最高、通话次数和通话时长次之。

各关键影响因子的权重在上述家庭成员识别模型的训练过程中经过不断调整验证确定。具体在训练家庭成员识别模型时，可以采用SPSS工具的决策树模型算法，通过SPSS的神经网络机下的多层感知进行有监督样本训练，比如可以将样本数据中的70％作为训练样本，用于完成自学习建模神经网络模型，以及将样本数据中的30％作为支持样本，用于评估所建立模型的性能，并在模型验证结果不满足要求时，通过调整各关键影响因子的权重进行重训，循环上述过程，直至上述各关键影响因子对应的权重满足要求，得到最优的家庭成员识别模型。

可选的，上述历史数据的采集时间范围可以模型训练的具体需求进行确定，以避免数据量不足的问题，保证训练出的家庭成员识别模型的识别预测能力的可靠性和准确性。

综上，通过多维度数据的长期积累，以及模型算法固化以及优化调整，可以使训练得到的家庭成员识别模型的识别目标更加准确、覆盖面更广。

可选的，在本发明实施例的家庭成员识别的方法中，还可以包括以下内容：

在确定所述待识别用户为家庭成员的情况下，根据所述待识别用户所关联的目标家庭宽带账号，输出所述目标家庭宽带账号对应的家庭成员。

可以理解，由于各待识别用户的移动用户账号与家庭宽带账号间具有对应关系，则在确定待识别用户为家庭成员的情况下，可以根据其所唯一关联的目标家庭宽带账号，得到与目标家庭宽带账号的各移动用户账号，从而可以目标家庭宽带账号为单位输出属于其的家庭成员。

可选的，在本发明实施例的家庭成员识别的方法中，还可以包括以下内容：

确定所述目标家庭宽带账号对应的家庭成员的用户画像；

根据所述用户画像，为所述目标家庭宽带账号对应的家庭成员匹配对应的营销策略。

可以理解，在确定以目标家庭宽带账号为单位的属于其的家庭成员后，以对该组家庭成员的相关历史行为(比如经常使用的应用、年龄段、消费能力、移动终端型号等)进行分析得到对应的用户画像(比如识别该组家庭成员中的家庭主力、经济支柱、使用偏好等)，进而对该目标家庭宽带账号对应的家庭成员进行有针对性的市场定位，实现更加准确的营销。

可选的，在本发明实施例的家庭成员识别的方法中，在上述步骤105之前，还可以包括以下内容：

对所述待识别数据中的各待识别移动用户账号进行本网成员标识或异网成员标识。

可以理解，在确定待识别用户为家庭成员的情况下，基于其对应的待识别移动用户账号所具有的本网成员标识或异网成员标识，可以确定异网成员集群，进一步可以针对异网成员进行有针对性的市场定位，实现更加准确的营销，具体可以用于市场策反营销的支撑。

下面结合图2至图6对本发明实施例的家庭成员识别的方法进行具体说明。

为了更好的对家庭带宽业务进行分析并提供业务支撑，如图2所示，在本发明的具体实施例中，通过关联多种采集到的数据记录并按需求进行数据清洗，处理正负样本，以剔除不能用于家庭成员识别的无用数据即负样本，然后通过机器学习对经处理的样本数据进行有监督训练，并通过相关影响因子进行模型算法的修正，从而实现家庭成员的识别工作。其中，得到家庭成员识别模型的具体过程可以包括以下内容：

(1)数据采集

通过现有的大数据平台汇集多接口采集外部数据表示(External DataRepresentation，XDR)XDR数据，比如图3中所示的包含基于超文本传输协议(Hyper TextTransport Protocol，HTTP)协议XDR数据的海量XDR数据、包含用户日常社交必备应用程序(Application，APP)XDR数据的海量XDR数据、移动通信网络环境下APP产生的XDR记录等。如此，通过精确到用户的每一条记录形成丰富的基础数据。可选的，可以在全国范围或省级范围内进行相关XDR数据的采集。

如图3所示，进一步可以通过自有深度报文检测(Deep Packet Inspection，DPI)能力对上述海量XDR数据进行识别，以获取到家庭宽带环境下基于HTTP协议的XDR记录、家庭宽带环境下APP产生的XDR记录，进一步结合移动通信网络环境下APP产生的XDR记录，在将移动通信网络环境下APP产生的XDR记录与家庭宽带环境下APP产生的XDR记录关联后，与家庭宽带环境下基于HTTP协议的XDR记录进行数据合并，得到汇聚后的基础数据集群。

同时，在本发明实施例说明书中还可以收集用户通话信令记录数据。

(2)数据分析

通过用户信息的关键字段对基础数据集群对应的多个数据集进行关联，取得对应的用户完整记录。在HTTP业务维度、终端应用维度和通话记录维度，基于HTTP业务上报的明文字段、获取到的APP ID(比如微信ID)、利用用户手机号码注册的APP的交互信息及用户手机号码的交互信息进行数据分析。

在用户使用家庭宽带上报其手机号码(即移动用户账号)的情况下，可以从上述数据集群中的家庭宽带环境下基于HTTP协议的XDR记录中明文提取用户手机号码，如此，则可以得到部分关联的家庭宽带账号和用户手机号码对。

具体地，如图4所示，通过对HTTP表全天候的XDR数据的统一资源定位符(UniformResource Locator，URL)携带参数以及为了辨别用户身份储存在用户本地终端上的数据cookie字段进行信息挖掘，提取用户信息，识别匹配过滤出有效可用号码，即如图中所示的各移动用户账号：移动电话号码、联通电话号码和电信电话号码，并对其运营商进行识别，实现对有效可用号码的本网与异网号码的标注，以在完成数据清洗后形成训练样本数据。可选的，可以通过网络爬虫技术，对运营商号段、H0H1H2H3码(HLR(Home LocationRegister，归属位置寄存器)识别码)归属地及上述信息进行获取。

上述通过明文传送达成信息收集的识别方式，由于并非每次用户使用家庭宽带上网都会上报手机号码，因此，基于这种方式收集的数据量积累缓慢。因此，可以同时从上述家庭宽带环境下APP产生的XDR记录中可以提取出关联的家庭宽带账号和APP的唯一特征码(即目标应用的标识码)对，以及从上述移动通信网络环境下APP产生的XDR记录可以提取出关联的用户手机号码和APP的唯一特征码对，如此，基于二者也得到部分关联的家庭宽带账号和用户手机号码。

以微信业务为例进行说明，如图5所示，集群2数据包含家庭宽带环境下APP产生的XDR记录即如图中所示的家宽上网记录，基于此可以提取使用家庭宽带进行微信业务时产生的微信APP的唯一特征码(如图中所示的唯一身份ID)与家庭宽带账号间对应关系数据的样本信息，并考虑到用户可能会在多个家庭宽带账号下使用微信业务，则进一步可以对微信APP的唯一特征码做出号码唯一性处理，以建立微信APP的唯一特征与家庭宽带账号之间的一一对应关系，存为身份ID号码库样本集合。同样地，集群1数据包含移动通信网络环境下APP产生的XDR记录即如图中所示的4G上网记录，基于此可以提取使用移动通信网络进行微信业务时产生的微信APP的唯一特征码如图中所示的唯一身份ID)与用户手机号码间对应关系数据的样本信息，并考虑到用户可能会在同一终端上登录多个微信账号，则进一步可以对微信APP的唯一特征码做出号码唯一性处理，以建立微信APP的唯一特征与用户手机号码之间的一一对应关系，存为身份ID号码库样本集合。然后，可以基于微信APP的唯一特征码(如图中所示的身份ID)关联分析集群1和集群2的样本集合，进一步可以得到不同家庭宽带账号下的本网、异网号码集合。

通过基于“用户手机号码-微信ID关系对”的沉淀，关联“家宽账号-微信ID关系对”数据，可进行家宽家庭成员数量的判断，剔除本网成员数据就可得到非本网成员的数量和情况，该数据可应用于市场策反营销支撑。

为了确保家庭成员识别的准确性，可以进一步分别对上述家庭宽带环境下基于HTTP协议的XDR记录和用户通话信令记录数据进行深度挖掘，得到家庭宽带驻留时段、驻留天数、业务使用频次、通话次数及通话时长等关键影响因子。

如图2和图6所示，将上述经过数据采集和数据分析得到的基于家庭宽带挖掘的号码对样本数据和基于业务/通话挖掘的号码对样本数据进行数据样本整合，然后可以使用SPSS工具的决策树模型算法进行有监督的模型训练，形成成员判定规则，并通过上述相关的关键影响因子进行模型算法的修正，以为家庭宽带用户的画像需求分析奠定良好的基础。其中，具体通过调整关键影响因子的权重值，提高家庭成员识别能力，其中，不同的关键影响因子依据数据训练过程中的变量重要性结果，分别具有不同的权重，比如通话覆盖家庭成员的权重值为10、通话次数的权重值为4、通话时间分布的权重值为1。

综上可知，本发明实施例的家庭成员识别的解决方案是通过关联多种数据XDR记录进行数据清洗，汇集了家宽用户上网信令、4G用户上网信令、用户通话信令记录数据，可以充分利用系统能够提供的多接口XDR大数据，作为分析数据对象，通过深入挖掘，结合多种家庭成员智能识别技术，来完成宽带账号下的家庭成员库信息样本收集，充分挖掘大数据市场潜力，通过机器学习对样本数据进行有监督训练，并通过相关因子进行模型算法的修正，成果输出效率高、准确性高，且通过家庭成员智能识别模型算法完成的家庭成员识别有利于市场分析业务需求。

参见图7所示，本发明实施例还提供一种家庭成员识别的装置，该装置可具体包括：

获取模块701，用于获取待识别用户的原始数据，原始数据包括待识别用户通过家庭宽带产生的第一信令数据和通过移动通信网络产生的第二信令数据；

处理模块703，用于基于原始数据处理得到待识别数据，待识别数据包括基于第一信令数据得到的各家庭宽带账号下的用户驻留时间和业务使用频次中至少一个、以及基于第一信令数据和第二信令数据得到的相互关联的待识别家庭宽带账号和待识别移动用户账号；

识别模块705，用于将待识别数据输入至家庭成员识别模型，以确定待识别用户否为家庭成员；

其中，家庭成员识别模型基于样本数据和样本数据对应的标签进行训练得到，样本数据经样本用户对应的历史数据处理得到，历史数据包括样本用户通过家庭宽带产生的第一历史信令数据和通过移动通信网络产生的第二历史信令数据，样本数据包括基于第一历史信令数据得到的各家庭宽带账号下的用户驻留时间和业务使用频次中至少一个、以及基于第一历史信令数据和第二历史信令数据得到的相互关联的样本家庭宽带账号和样本移动用户账号。

可选的，在本发明实施例提供的家庭成员识别的装置中，上述处理模块703，具体还可以用于：

提取第一信令数据中相互关联的家庭宽带账号和移动用户账号、家庭宽带账号和目标应用的标识码；

提取第二信令数据中相互关联的移动用户账号和目标应用的标识码；

将相互关联的各家庭宽带账号和移动用户账号、各家庭宽带账号和目标应用的标识码、各移动用户账号和目标应用的标识码进行合并去重处理，得到相互关联的待识别家庭宽带账号和待识别移动用户账号。

可选的，在本发明实施例提供的家庭成员识别的装置中，上述目标应用包括微信应用、腾讯QQ应用和微博应用中的至少一个。

可选的，在本发明实施例提供的家庭成员识别的装置中，上述原始数据还包括待识别用户在各家宽账号所在位置产生的通话信令数据；待识别数据还包括基于通话信令数据得到的各移动用户账号下的通话次数、通话时长和通话覆盖用户数中至少一个；

上述历史数据还包括样本用户在各家宽账号所在位置产生的样本通话信令数据；样本数据还包括样本通话信令数据对应的各移动用户账号下的通话次数、通话时长和通话覆盖用户数中至少一个。

可选的，本发明实施例提供的家庭成员识别的装置，具体还可以包括：

输出模块，用于在确定待识别用户为家庭成员的情况下，根据待识别用户所关联的目标家庭宽带账号，输出目标家庭宽带账号对应的家庭成员。

可选的，本发明实施例提供的家庭成员识别的装置，具体还可以包括：

确定模块，用于确定目标家庭宽带账号对应的家庭成员的用户画像；

匹配模块，用于根据用户画像，为目标家庭宽带账号对应的家庭成员匹配对应的营销策略。

可选的，本发明实施例提供的家庭成员识别的装置，具体还可以包括：

标注模块，用于在将待识别数据输入至家庭成员识别模型，以确定待识别用户是否为家庭成员之前，对待识别数据中的各待识别移动用户账号进行本网成员标识或异网成员标识。

能够理解，本说明书实施例提供的家庭成员识别的装置，能够实现前述实施例中提供的家庭成员识别的方法，关于家庭成员识别的方法的相关阐释均适用于家庭成员识别的装置，此处不再赘述。

在本发明实施例中，当需要确定待识别用户是否为家庭成员时，可以至少获取用户通过家庭宽带上网和移动通信网络上网产生的两个维度的信令数据，并对包括该两个维度的信令数据的原始数据进行相应的处理，得到能够输入到家庭成员识别模型中进行家庭成员识别的待识别数据，其中，原始数据经处理后的待识别数据至少可以包括待识别用户在各家庭宽带账号下的用户驻留时间和业务使用频次中的至少一个、以及相互关联的待识别家庭宽带账号和待识别移动用户账号，进而通过家庭成员识别模型的分析处理可以准确地确定待识别用户是否为家庭成员。相应地可知，用于有监督地训练家庭成员识别模型的样本数据的维度与输入到该模型中的待识别数据的维度保持一致，以及用于得到样本数据的历史数据的维度与用于得到待识别数据的原始数据的维度保持一致。如此，通过采用多个维度的用户上网信令数据，并结合家庭成员识别模型的高效准确地识别预测能力，识别出待识别用户中完整的家庭成员关系，能够提高家庭成员的识别效率和准确性，以利于分析市场业务需求。

图8是本说明书的一个实施例电子设备的结构示意图。请参考图8，在硬件层面，该电子设备包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少1个磁盘存储器等。当然，该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。

处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构)总线、PCI(PeripheralComponent Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图8中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

存储器，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。

处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成家庭成员识别的装置。处理器，执行存储器所存放的程序，并具体用于执行以下操作：

获取待识别用户的原始数据，原始数据包括待识别用户通过家庭宽带产生的第一信令数据和通过移动通信网络产生的第二信令数据；

基于原始数据处理得到待识别数据，待识别数据包括基于第一信令数据得到的各家庭宽带账号下的用户驻留时间和业务使用频次中至少一个、以及基于第一信令数据和第二信令数据得到的相互关联的待识别家庭宽带账号和待识别移动用户账号；

将待识别数据输入至家庭成员识别模型，以确定待识别用户否为家庭成员；

其中，家庭成员识别模型基于样本数据和样本数据对应的标签进行训练得到，样本数据经样本用户对应的历史数据处理得到，历史数据包括样本用户通过家庭宽带产生的第一历史信令数据和通过移动通信网络产生的第二历史信令数据，样本数据包括基于第一历史信令数据得到的各家庭宽带账号下的用户驻留时间和业务使用频次中至少一个、以及基于第一历史信令数据和第二历史信令数据得到的相互关联的样本家庭宽带账号和样本移动用户账号。

上述如本说明书图1所示实施例揭示的家庭成员识别的装置执行的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central ProcessingUnit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本说明书实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本说明书实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

在本发明实施例中，当需要确定待识别用户是否为家庭成员时，可以至少获取用户通过家庭宽带上网和移动通信网络上网产生的两个维度的信令数据，并对包括该两个维度的信令数据的原始数据进行相应的处理，得到能够输入到家庭成员识别模型中进行家庭成员识别的待识别数据，其中，原始数据经处理后的待识别数据至少可以包括待识别用户在各家庭宽带账号下的用户驻留时间和业务使用频次中的至少一个、以及相互关联的待识别家庭宽带账号和待识别移动用户账号，进而通过家庭成员识别模型的分析处理可以准确地确定待识别用户是否为家庭成员。相应地可知，用于有监督地训练家庭成员识别模型的样本数据的维度与输入到该模型中的待识别数据的维度保持一致，以及用于得到样本数据的历史数据的维度与用于得到待识别数据的原始数据的维度保持一致。如此，通过采用多个维度的用户上网信令数据，并结合家庭成员识别模型的高效准确地识别预测能力，识别出待识别用户中完整的家庭成员关系，能够提高家庭成员的识别效率和准确性，以利于分析市场业务需求。

该电子设备还可执行图1中家庭成员识别的装置执行的方法，并实现家庭成员识别的装置在图1所示实施例的功能，本说明书实施例在此不再赘述。

本说明书实施例还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括指令，该指令当被包括多个应用程序的电子设备执行时，能够使该电子设备执行图1所示实施例中家庭成员识别的装置执行的方法，并具体用于执行：

获取待识别用户的原始数据，原始数据包括待识别用户通过家庭宽带产生的第一信令数据和通过移动通信网络产生的第二信令数据；

基于原始数据处理得到待识别数据，待识别数据包括基于第一信令数据得到的各家庭宽带账号下的用户驻留时间和业务使用频次中至少一个、以及基于第一信令数据和第二信令数据得到的相互关联的待识别家庭宽带账号和待识别移动用户账号；

将待识别数据输入至家庭成员识别模型，以确定待识别用户否为家庭成员；

其中，家庭成员识别模型基于样本数据和样本数据对应的标签进行训练得到，样本数据经样本用户对应的历史数据处理得到，历史数据包括样本用户通过家庭宽带产生的第一历史信令数据和通过移动通信网络产生的第二历史信令数据，样本数据包括基于第一历史信令数据得到的各家庭宽带账号下的用户驻留时间和业务使用频次中至少一个、以及基于第一历史信令数据和第二历史信令数据得到的相互关联的样本家庭宽带账号和样本移动用户账号。

在本发明实施例中，当需要确定待识别用户是否为家庭成员时，可以至少获取用户通过家庭宽带上网和移动通信网络上网产生的两个维度的信令数据，并对包括该两个维度的信令数据的原始数据进行相应的处理，得到能够输入到家庭成员识别模型中进行家庭成员识别的待识别数据，其中，原始数据经处理后的待识别数据至少可以包括待识别用户在各家庭宽带账号下的用户驻留时间和业务使用频次中的至少一个、以及相互关联的待识别家庭宽带账号和待识别移动用户账号，进而通过家庭成员识别模型的分析处理可以准确地确定待识别用户是否为家庭成员。相应地可知，用于有监督地训练家庭成员识别模型的样本数据的维度与输入到该模型中的待识别数据的维度保持一致，以及用于得到样本数据的历史数据的维度与用于得到待识别数据的原始数据的维度保持一致。如此，通过采用多个维度的用户上网信令数据，并结合家庭成员识别模型的高效准确地识别预测能力，识别出待识别用户中完整的家庭成员关系，能够提高家庭成员的识别效率和准确性，以利于分析市场业务需求。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本说明书实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

以上所述仅为本说明书的实施例而已，并不用于限制本说明书实施例。对于本领域技术人员来说，本说明书实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书实施例的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种家庭成员识别的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别用户的原始数据，所述原始数据包括所述待识别用户通过家庭宽带产生的第一信令数据和通过移动通信网络产生的第二信令数据；

基于所述原始数据处理得到待识别数据，所述待识别数据包括基于所述第一信令数据得到的各家庭宽带账号下的用户驻留时间和业务使用频次中至少一个、以及基于所述第一信令数据和所述第二信令数据得到的相互关联的待识别家庭宽带账号和待识别移动用户账号；

将所述待识别数据输入至家庭成员识别模型，以确定所述待识别用户否为家庭成员；

其中，所述家庭成员识别模型基于样本数据和所述样本数据对应的标签进行训练得到，所述样本数据经样本用户对应的历史数据处理得到，所述历史数据包括所述样本用户通过家庭宽带产生的第一历史信令数据和通过移动通信网络产生的第二历史信令数据，所述样本数据包括基于所述第一历史信令数据得到的各家庭宽带账号下的用户驻留时间和业务使用频次中至少一个、以及基于所述第一历史信令数据和所述第二历史信令数据得到的相互关联的样本家庭宽带账号和样本移动用户账号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述原始数据处理得到待识别数据，包括：

提取所述第一信令数据中相互关联的家庭宽带账号和移动用户账号、家庭宽带账号和目标应用的标识码；

提取所述第二信令数据中相互关联的移动用户账号和目标应用的标识码；

将相互关联的各家庭宽带账号和移动用户账号、各家庭宽带账号和目标应用的标识码、各移动用户账号和目标应用的标识码进行合并去重处理，得到相互关联的待识别家庭宽带账号和待识别移动用户账号。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标应用包括微信应用、腾讯QQ应用和微博应用中的至少一个。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述原始数据还包括所述待识别用户在各家宽账号所在位置产生的通话信令数据；所述待识别数据还包括基于所述通话信令数据得到的各移动用户账号下的通话次数、通话时长和通话覆盖用户数中至少一个；

所述历史数据还包括所述样本用户在各家宽账号所在位置产生的样本通话信令数据；所述样本数据还包括所述样本通话信令数据对应的各移动用户账号下的通话次数、通话时长和通话覆盖用户数中至少一个。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在确定所述待识别用户为家庭成员的情况下，根据所述待识别用户所关联的目标家庭宽带账号，输出所述目标家庭宽带账号对应的家庭成员。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定所述目标家庭宽带账号对应的家庭成员的用户画像；

根据所述用户画像，为所述目标家庭宽带账号对应的家庭成员匹配对应的营销策略。

7.根据权利要求1～6中任一项所述的方法，其特征在于，在所述将所述待识别数据输入至家庭成员识别模型，以确定所述待识别用户是否为家庭成员之前，所述方法还包括：

对所述待识别数据中的各待识别移动用户账号进行本网成员标识或异网成员标识。

8.一种家庭成员识别的装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取待识别用户的原始数据，所述原始数据包括所述待识别用户通过家庭宽带产生的第一信令数据和通过移动通信网络产生的第二信令数据；

处理模块，用于基于所述原始数据处理得到待识别数据，所述待识别数据包括基于所述第一信令数据得到的各家庭宽带账号下的用户驻留时间和业务使用频次中至少一个、以及基于所述第一信令数据和所述第二信令数据得到的相互关联的待识别家庭宽带账号和待识别移动用户账号；

识别模块，用于将所述待识别数据输入至家庭成员识别模型，以确定所述待识别用户否为家庭成员；

其中，所述家庭成员识别模型基于样本数据和所述样本数据对应的标签进行训练得到，所述样本数据经样本用户对应的历史数据处理得到，所述历史数据包括所述样本用户通过家庭宽带产生的第一历史信令数据和通过移动通信网络产生的第二历史信令数据，所述样本数据包括基于所述第一历史信令数据得到的各家庭宽带账号下的用户驻留时间和业务使用频次中至少一个、以及基于所述第一历史信令数据和所述第二历史信令数据得到的相互关联的样本家庭宽带账号和样本移动用户账号。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

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