CN113254761A - 特定行为信息智能预警系统及方法 - Google Patents

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CN113254761A CN202110003215.9A CN202110003215A CN113254761A CN 113254761 A CN113254761 A CN 113254761A CN 202110003215 A CN202110003215 A CN 202110003215A CN 113254761 A CN113254761 A CN 113254761A
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徐放
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侯鹏
王景景
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Abstract

本发明涉及一种特定行为信息智能预警系统及方法，该方法包括：对数据库中所有用户的历史行为数据进行分类得到多种行为特征；对多个用户的历史行为数据进行分析和训练确定每种行为特征对应的权重；通过对特定网站的访问日志信息进行监测和/或对社交媒体中用户对含有特定关键字的消息获取用户的实时行为数据；对实时行为数据进行分析得到行为特征，结合行为特征对应的权重计算行为监测得分；根据行为监测得分与第一预设阈值的比较结果判断是否发出预警信息。本发明监测用户对特定网站或含有特定关键字的信息的关注行为得出监测得分，对用户的意向进行预测，进行量化的智能预警，可靠性较高。

Description

特定行为信息智能预警系统及方法
技术领域
本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种特定行为信息智能预警系统及方法。
背景技术
近年来，随着城镇化的进一步扩大，征地搬迁的现象越来越多，在房屋接洽过程中，对于该些房屋的拥有者即用户配合意愿的准确有效把握是顺利推进工作的重要前提。
目前大部分地区在指定项目落地的过程中，仍然使用纯手工或者半手工方式进行管理，自动化的程度较低。在指定项目中，对各类拥有房屋的用户配合程度的判断，也都是通过有经验的工作人员根据历史经验进行人为的主观判断而做出的。但是由于信息传播和获知的途径不同，项目对应区域内拥有房屋的用户对于同一政策的获知时间可能会存在差别，因此该些用户在获知信息后意向是否发生变化以及何时发生变化这些对于管理者来说是不得而知的。
基于上述，现有技术中存在无法及时对用户的意向变化进行智能监测和预警的问题。
上述缺陷是本领域技术人员期望克服的。
发明内容
(一)要解决的技术问题
为了解决现有技术的上述问题，本发明提供一种特定行为信息智能预警系统及方法，进而至少在一定程度上克服现有技术中无法及时对用户的意向变化进行智能监测和预警的问题。
(二)技术方案
为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：
本发明的一实施例提供一种特定行为信息智能预警方法，包括：
对数据库中所有用户的历史行为数据进行分类，得到多种行为特征，所述历史行为数据包括用户对特定网站的关注行为和/或对社交媒体上含有特定关键字的关注行为；
通过对所述数据库中多个用户的历史行为数据进行分析和训练，确定每种行为特征对应的权重；
通过对所述特定网站的访问日志信息进行监测和/或对社交媒体中用户对含有特定关键字的消息进行发布、浏览、评论或转发的监测来获取用户的实时行为数据；
对所述实时行为数据进行分析得到行为特征，结合行为特征与静态属性特征各自对应的权重计算行为监测得分；
根据所述行为监测得分与第一预设阈值的比较结果智能判断是否发出预警信息。
在本发明一实施例中，所述历史行为数据为预设采集周期内的数据，所述预设采集周期的起始时间为特定行为的指定项目立项公布之时，所述预设采集周期的结束时间为特定行为的指定项目落地之时。
在本发明一实施例中，所述特定网站为发布特定行为信息的网站，所述特定关键字为与特定行为有关的关键字，所述特定关键词至少包括特定行为补偿和强制行为其中一个关键词，所述社交媒体至少包括微信、微博、贴吧中的一种。
在本发明一实施例中，所述对所述特定网站的访问日志信息进行监测和/或对社交媒体中用户对含有特定关键字的消息进行发布、浏览、评论或转发的监测来获取用户的实时行为数据包括：
对于特定网站，得到的实时行为数据作为访问日志信息。
在本发明一实施例中，所述对社交媒体中用户对含有特定关键字的消息进行发布、浏览、评论或转发的监测来获取用户的实时行为数据包括：
对于社交媒体中的消息，识别消息的发布位置或消息中与特定关键字有关的位置信息属于指定项目对应的指定片区，则将属于该指定片区的消息作为含有特定关键字的消息；
如果用户对含有特定关键字的消息有发布、浏览、转发或评论其中至少一个行为，则将该消息的标题、内容和操作时间作为实时行为数据。
在本发明一实施例中，所述对所述实时行为数据进行分析得到行为特征包括：
根据所述访问日志信息确定用户对所述特定网站统计，得到的行为特征包括：访问时间段、网页停留时间、访问频次、浏览轨迹；
对所述访问时间段、网页停留时间、访问频次和浏览轨迹进行分析，访问时间段属于特殊时段、网页停留时间非正常、访问频次超过预设次数以及浏览轨迹符合预设轨迹地图的得到相应的行为特征。
在本发明一实施例中，所述对所述实时行为数据进行分析得到行为特征还包括：
对社交媒体中利用语义分析进行筛选，得到含有特定关键字的消息；或
对社交媒体中的图片进行文本转换，对转换后的文本利用语义分析进行筛选，得到含有特定关键字的消息；
识别用户对所述含有特定关键字的消息的具体行为，确定相应的行为特征。
在本发明一实施例中，所述方法还包括：
获取用户的静态属性信息，并利用所述静态属性信息按照预设条件确定静态得分；
将所述用户的行为监测得分与所述静态得分进行加权计算，得到综合得分；
根据所述综合得分与第二预设阈值的比较结果智能判断是否发出预警信息。
在本发明一实施例中，所述用户的静态属性信息至少包括用户的年龄、性别、教育情况、婚姻状况、社会面貌、职业、健康状况、医保其中之一。
本发明的另一实施例还提供一种特定行为信息智能预警系统，包括：
行为分类模块，用于对数据库中所有用户的历史行为数据进行分类，得到多种行为特征，所述历史行为数据包括用户对特定网站的关注行为和/或对社交媒体上含有特定关键字的关注行为；
权重确定模块，用于通过对所述数据库中多个用户的历史行为数据进行分析和训练，确定每种行为特征对应的权重；
行为监测模块，用于通过对所述特定网站的访问日志信息进行监测和/或对社交媒体中用户对含有特定关键字的消息进行发布、浏览、评论或转发的监测来获取用户的实时行为数据；
监测得分模块，用于对所述实时行为数据进行分析得到行为特征，结合行为特征对应的权重计算行为监测得分；
预警模块，用于根据所述行为监测得分与第一预设阈值的比较结果智能判断是否发出预警信息。
(三)有益效果
本发明的有益效果是：本发明实施例提供的特定行为信息智能预警系统及方法，通过对历史行为数据进行分析得出用户所具有的行为特征，并根据数据训练确定相应的权重，进而对用户对特定网站或含有特定关键字的信息的关注行为进行监测计算得出监测得分，对用户的意向进行预测，尽早发现有可能转变为重点户的用户，进行量化的智能预警，可靠性较高。
附图说明
图1为本发明一个实施例提供的一种特定行为信息智能预警方法的流程图；
图2为本发明另一实施例中还提供一种特定行为信息智能预警系统的示意图；
图3根据本发明一实施例示出的一种电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
为了更好的解释本发明，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本发明作详细描述。
本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
本发明实时分析出网站访问者中的用户及其关注的相关信息，分析得出成为用户的主要行为特征及其各行为项特征所占权重，根据其一段时间内产生的网站浏览日志信息，结合用户的静态属性信息，实时的更新相关标签的权重，计算行为监测得分和静态得分总和计算的，对用户的意向转变进行实时预警，从而可以尽早的掌握用户的思想动态及行为变化过程，对可能成为重点户的人员重点关注与防范。
图1为本发明一个实施例提供的一种特定行为信息智能预警方法的流程图，如图1所示，具体包括以下步骤：
如图1所示，在步骤S110中，对数据库中所有特定行为人的历史行为数据进行分类，得到多种行为特征，所述历史行为数据包括用户对特定网站的关注行为和/或对社交媒体上含有特定关键字的关注行为；
如图1所示，在步骤S120中，通过对所述数据库中多个特定行为人的历史行为数据进行分析和训练，确定每种行为特征对应的权重；
如图1所示，在步骤S130中，通过对所述特定网站的访问日志信息进行监测和/或对社交媒体中用户对含有特定关键字的消息进行发布、浏览、评论或转发的监测来获取用户的实时行为数据；
如图1所示，在步骤S140中，对所述实时行为数据进行分析得到行为特征，结合行为特征对应的权重计算行为监测得分；
如图1所示，在步骤S150中，根据所述行为监测得分与第一预设阈值的比较结果智能判断是否发出预警信息。
基于上述方法，通过对历史行为数据进行分析得出用户所具有的行为特征，并根据数据训练确定相应的权重，进而对用户对特定网站或含有特定关键字的信息的关注行为进行监测计算得出监测得分，对用户的意向进行预测，尽早发现有可能转变为重点户的用户，进行量化的智能预警，可靠性较高。
以下对图1所示方法进行详细介绍：
在步骤S110中，对数据库中所有用户的历史行为数据进行分类，得到多种行为特征。
在本发明一实施例中，为了便于分析以及分析数据的完整性，所述历史行为数据为预设采集周期内所有用户的数据，所述预设采集周期的起始时间为指定项目立项公布之时，所述预设采集周期的结束时间为指定项目落地之时。本发明中对所有用户(包括重点户和非重点户)的数据进行分析，所述重点户是指在预设采集周期的结束时间的状态为重点户。
在本发明一实施例中，所述历史行为数据包括用户中属于重点户或非重点户的用户(即所有用户)对特定网站的关注行为和/或对社交媒体上含有特定关键字的关注行为。另外，所述特定网站为发布特定行为信息的网站，通过对用户对特定网站的关注行为进行分析，可以对用户基于官方渠道关注特定行为的行为进行分析，了解其关注的方式以及关注的程度。
由于信息网络的快速发展，官方渠道不再是唯一渠道，还可以对用户通过非官方渠道了解的有关特定行为的消息的关注程度，因此本实施例中的特定关键字为与特定行为有关的关键字，所述特定关键词至少包括特定行为补偿和强制行为其中一个关键词，所述社交媒体至少包括微信、微博、贴吧中的一种。对于官方或非官方渠道获取用户的行为数据都是采用网络爬虫技术，对用户在网站以及非官方社交媒体上关注、留言、互动等发放时留下的行为数据。
在步骤S120中，通过对所述数据库中多个用户的历史行为数据进行分析和训练，确定每种行为特征对应的权重。
在本发明一实施例中，关注用户各种渠道的行为数据后，还需要对大量的历史行为数据进行分析和模型训练，确定每种行为特征对最后结果的发生产生的作用大小，即权重。
该步骤在具体实施过程中可以基于分类器对大量的历史行为数据进行分类和训练。例如，第一步，对某一历史行为数据进行分析时，判断其对用户成为重点户起作用和不起作用的两类，找出对用户成为重点户起作用的这一类进行下一步的分析。第二步，将历史行为数据分为训练集和测试集，对训练集进行模型训练确定每种行为特征的权重，再通过测试集进行测试，通过特征选择对训练模型特征以及特征权重进行调整，将最后调整后的权重作为行为特征对应的权重。
在步骤S130中，通过对所述特定网站的访问日志信息进行监测和/ 或对社交媒体中用户对含有特定关键字的消息进行发布、浏览、评论或转发的监测来获取用户的实时行为数据。
在本发明一实施例中，所述对所述特定网站的访问日志信息进行监测和/或对社交媒体中用户对含有特定关键字的消息进行发布、浏览、评论或转发的监测来获取用户的实时行为数据包括：
一方面，对于特定网站，得到的实时行为数据作为访问日志信息；另一方面，对于社交媒体中的消息，识别消息的发布位置或消息中与特定关键字有关的位置信息属于指定片区，则将属于指定片区的消息作为含有特定关键字的消息；如果用户对含有特定关键字的消息有发布、浏览、转发或评论其中至少一个行为，则将该消息的标题、内容和操作时间作为实时行为数据。
在本发明一实施例中，指定片区的划分可以根据需要来划定，而不仅局限于指定的房源地址，可以根据需要进行一定的扩大，例如，将指定的房源地址所在位置方圆10公里内的区域均作为指定片区。
在步骤S140中，对所述实时行为数据进行分析得到行为特征，结合行为特征对应的权重计算行为监测得分。
在本发明一实施例中，该步骤中对来源不同的实时行为数据采用不同的分析方式，例如对特定网站而言，该步骤包括：
根据所述访问日志信息确定用户对所述特定网站统计，得到的行为特征包括：访问时间段、网页停留时间、访问频次、浏览轨迹；
对所述访问时间段、网页停留时间、访问频次和浏览轨迹进行分析，访问时间段属于特殊时段、网页停留时间非正常、访问频次超过预设次数以及浏览轨迹符合预设轨迹地图的得到相应的行为特征。
在本发明一实施例中，对社交媒体中含有特定关键字的消息而言，该步骤包括：
对社交媒体中利用语义分析进行筛选，得到含有特定关键字的消息；或
对社交媒体中的图片进行文本转换，对转换后的文本利用语义分析进行筛选，得到含有特定关键字的消息；
识别用户对所述含有特定关键字的消息的具体行为，确定相应的行为特征。
基于上述，对于社交媒体的消息，如果是文字内容则直接进行语义分析，如果是图片则先进行文本转换，在对转换后的文本进行语义分析，这样可以对文本和图片类型的消息均用来分析用户的行为特征，更加全面，提高最终结果的准确性。
在步骤S150中，根据所述行为监测得分与第一预设阈值的比较结果智能判断是否发出预警信息。
在本发明一实施例中，通过前述步骤S110～S140可以对用户的行为特征进行动态监测，得到监测得分，该监测得分是对用户意向转变的一种量化分析，因此根据监测得分与第一预设阈值进行比较，可以确定该用户会不会转变为重点户的一个判断结果，如果判断结果是肯定的，则及时发出预警信息给相应的管理者，便于后续工作的规划和部署。
在本发明一实施例中，所述预警信息的内容包括判断结果(即某某用户可能会成为重点户)以及主要内容，所述主要内容是根据所述实时行为数据对所述用户成为重点户的主要因素，例如其发布的消息或评论涉及敏感消极词汇等。
在本发明一实施例中，所述方法除了仅根据行为特征的监测情况进行预警之外，还可以在得到监测得分后进一步结合静态属性信息进行综合判断，主要步骤包括：
首先，获取用户的静态属性信息，并利用所述静态属性信息按照预设条件确定静态得分；
其次，将所述用户的行为监测得分与所述静态得分进行加权计算，得到综合得分；
然后，根据所述综合得分与第二预设阈值的比较结果智能判断是否发出预警信息。
在本发明一实施例中，其中所述用户的静态属性信息至少包括用户的年龄、性别、教育情况、婚姻状况、社会面貌、职业、健康状况、医保其中之一。
进一步，利用所述静态属性信息按照预设条件确定静态得分时取静态属性信息中权重较大的几项，通过加权方式计算几项静态属性信息的影响效果，用静态得分进行量化表示。
在本发明一实施例中，本发明中所述第一预设阈值和第二预设阈值的取值可以大于0.5。
基于本实施例提供的方法对被用户在相关网站访问的网页内容类型、发表的言论以及评论、转发的动态以及浏览的整个浏览轨迹进行监测，预测其思想转变过程(成为重点户的概率的变化)，若监测得分超过第一预设阈值或综合得分超过第二预设值进行告警。
实时分析出网站访问者(用户)中的重点户以及分析其关注的相关信息 (网站发布的信息内容类型)，分析得出成为重点户的主要行为特征及其各项行为特征所占权重，根据其一段时间内产生的网站浏览日志信息(网页浏览轨迹)，结合用户的静态属性信息，实时的更新相关行为特征标签的权重，计算综合得分情况，当综合得分P2>0.5时进行预警。同时实时监测访问者发布的言论及发表的评论信息，涉及敏感消极词汇时进行预警。
在本发明的一实施例中，预警的告知方式可以为：通过手机短信、邮箱等渠道将预警信息发送给相关管理人员。
综上所述，采用本发明实施例提供的技术方案，通过对历史行为数据进行分析得出用户所具有的行为特征，并根据数据训练确定相应的权重，进而对用户对特定网站或含有特定关键字的信息的关注行为进行监测计算得出监测得分，对用户的意向进行预测，尽早发现有可能转变为重点户的用户，进行量化的智能预警，可靠性较高。
与上述方法相对应的，图2为本发明另一实施例中还提供一种特定行为信息智能预警系统的示意图，如图2所示，该系统200包括：行为分类模块 210、权重确定模块220、行为监测模块230、监测得分模块240和预警模块 250。
其中行为分类模块210用于对数据库中所有用户的历史行为数据进行分类，得到多种行为特征，所述历史行为数据包括用户对特定网站的关注行为和/或对社交媒体上含有特定关键字的关注行为；权重确定模块 220用于通过对所述数据库中多个用户的历史行为数据进行分析和训练，确定每种行为特征对应的权重；行为监测模块230用于通过对所述特定网站的访问日志信息进行监测和/或对社交媒体中用户对含有特定关键字的消息进行发布、浏览、评论或转发的监测来获取用户的实时行为数据；监测得分模块240用于对所述实时行为数据进行分析得到行为特征，结合行为特征对应的权重计算行为监测得分；预警模块250用于根据所述行为监测得分与第一预设阈值的比较结果智能判断是否发出预警信息。
采用本发明实施例提供的特定行为信息智能预警系统的技术效果参见上述方法的技术效果，此处不再赘述。
下面参考图3，其示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。图3示出的电子设备的计算机系统300仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图3所示，计算机系统300包括中央处理单元(CPU)301，其可以根据存储在只读存储器(ROM)302中的程序或者从存储部分308加载到随机访问存储器(RAM)303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 303中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU301、 ROM 302以及RAM 303通过总线304彼此相连。输入/输出(I/O)接口 305也连接至总线304。
以下部件连接至I/O接口305：包括键盘、鼠标等的输入部分306；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分307；包括硬盘等的存储部分308；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分309。通信部分309经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器310也根据需要连接至I/O接口305。可拆卸介质311，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器310上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分308。
特别地，根据本发明的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分309从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质311被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)301执行时，执行本申请的系统中限定的上述功能。
需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本发明实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现如上述实施例中所述的在线平台数据传输方法。
例如，所述的电子设备可以实现如图1中所示的：步骤S110，对数据库中所有用户的历史行为数据进行分类，得到多种行为特征，所述历史行为数据包括用户对特定网站的关注行为和/或对社交媒体上含有特定关键字的关注行为；步骤S120，通过对所述数据库中多个用户的历史行为数据进行分析和训练，确定每种行为特征对应的权重；步骤S130，通过对所述特定网站的访问日志信息进行监测和/或对社交媒体中用户对含有特定关键字的消息进行发布、浏览、评论或转发的监测来获取用户的实时行为数据；步骤S140，对所述实时行为数据进行分析得到行为特征，结合行为特征对应的权重计算行为监测得分；步骤S150，根据所述行为监测得分与第一预设阈值的比较结果智能判断是否发出预警信息。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本发明实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等) 执行根据本发明实施方式的方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种特定行为信息智能预警方法，其特征在于，包括：
对数据库中所有用户的历史行为数据进行分类，得到多种行为特征，所述历史行为数据包括用户对特定网站的关注行为和/或对社交媒体上含有特定关键字的关注行为；所述用户为特定行为信息所属的用户；
通过对所述数据库中多个用户的历史行为数据进行分析和训练，确定每种行为特征对应的权重；
通过对所述特定网站的访问日志信息进行监测和/或对社交媒体中用户对含有特定关键字的消息进行发布、浏览、评论或转发的监测来获取用户的实时行为数据；
对所述实时行为数据进行分析得到行为特征，结合行为特征对应的权重计算行为监测得分；
根据所述行为监测得分与第一预设阈值的比较结果智能判断是否发出预警信息。
2.如权利要求1所述的特定行为信息智能预警方法，其特征在于，所述历史行为数据为预设采集周期内的数据，所述预设采集周期的起始时间为特定行为的指定项目立项公布之时，所述预设采集周期的结束时间为特定行为的指定项目落地之时。
3.如权利要求1所述的特定行为信息智能预警方法，其特征在于，所述特定网站为发布特定行为信息的网站，所述特定关键字为与特定行为有关的关键字，所述特定关键词至少包括特定行为补偿和强制行为其中一个关键词，所述社交媒体至少包括微信、微博、贴吧中的一种。
4.如权利要求1所述的特定行为信息智能预警方法，其特征在于，所述对所述特定网站的访问日志信息进行监测和/或对社交媒体中用户对含有特定关键字的消息进行发布、浏览、评论或转发的监测来获取用户的实时行为数据包括：
对于特定网站，得到的实时行为数据作为访问日志信息。
5.如权利要求1所述的特定行为信息智能预警方法，其特征在于，所述对社交媒体中用户对含有特定关键字的消息进行发布、浏览、评论或转发的监测来获取用户的实时行为数据包括：
对于社交媒体中的消息，识别消息的发布位置或消息中与特定关键字有关的位置信息属于指定项目对应的指定片区，则将属于该指定片区的消息作为含有特定关键字的消息；
如果用户对含有特定关键字的消息有发布、浏览、转发或评论其中至少一个行为，则将该消息的标题、内容和操作时间作为实时行为数据。
6.如权利要求1所述的特定行为信息智能预警方法，其特征在于，所述对所述实时行为数据进行分析得到行为特征包括：
根据所述访问日志信息确定用户对所述特定网站统计，得到的行为特征包括：访问时间段、网页停留时间、访问频次、浏览轨迹；
对所述访问时间段、网页停留时间、访问频次和浏览轨迹进行分析，访问时间段属于特殊时段、网页停留时间非正常、访问频次超过预设次数以及浏览轨迹符合预设轨迹地图的得到相应的行为特征。
7.如权利要求6所述的特定行为信息智能预警方法，其特征在于，所述对所述实时行为数据进行分析得到行为特征还包括：
对社交媒体中利用语义分析进行筛选，得到含有特定关键字的消息；或
对社交媒体中的图片进行文本转换，对转换后的文本利用语义分析进行筛选，得到含有特定关键字的消息；
识别用户对所述含有特定关键字的消息的具体行为，确定相应的行为特征。
8.如权利要求1所述的特定行为信息智能预警方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取用户的静态属性信息，并利用所述静态属性信息按照预设条件确定静态得分；
将所述用户的行为监测得分与所述静态得分进行加权计算，得到综合得分；
根据所述综合得分与第二预设阈值的比较结果智能判断是否发出预警信息。
9.如权利要求8所述的特定行为信息智能预警方法，其特征在于，所述用户的静态属性信息至少包括用户的年龄、性别、教育情况、婚姻状况、社会面貌、职业、健康状况、医保其中之一。
10.一种特定行为信息智能预警系统，其特征在于，包括：
行为分类模块，用于对数据库中所有用户的历史行为数据进行分类，得到多种行为特征，所述历史行为数据包括用户对特定网站的关注行为和/或对社交媒体上含有特定关键字的关注行为；
权重确定模块，用于通过对所述数据库中多个用户的历史行为数据进行分析和训练，确定每种行为特征对应的权重；
行为监测模块，用于通过对所述特定网站的访问日志信息进行监测和/或对社交媒体中用户对含有特定关键字的消息进行发布、浏览、评论或转发的监测来获取用户的实时行为数据；
监测得分模块，用于对所述实时行为数据进行分析得到行为特征，结合行为特征与静态属性特征各自对应的权重计算行为监测得分；
预警模块，用于根据所述行为监测得分与第二预设阈值的比较结果智能判断是否发出预警信息。
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