CN113793218B - 用户账户变更行为分析方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

用户账户变更行为分析方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及人工智能技术，揭露了一种用户账户变更行为分析方法，包括：对目标用户的待分析账户变动额度和变动时间进行拟合得到拟合函数，利用拟合函数计算多个时间段的区间变动额度，根据区间变动额度计算得到的预期变动总量，提取目标用户浏览时长大于预设时长的目标资讯，识别目标资讯的资讯语义，根据资讯语义计算每一资讯与多个预设领域的领域标签之间的距离值，根据距离值和所述预期变动总量计算所述目标用户向所述目标标签对应的预设领域的预期变动额度。此外，本发明还涉及区块链技术，资讯浏览记录可存储于区块链的节点。本发明还提出一种用户账户变更行为分析装置、电子设备及介质。本发明可以提高对账户变更分析时的精确度较低的问题。

Description

用户账户变更行为分析方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种用户账户变更行为分析方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
目前大多数金融类企业会对目标用户的待分析账户变动进行监控及分析，以方便在目标用户的待分析账户出现大规模变动时，及时对目标用户进行提醒，提高目标用户待分析账户的安全性，同时通知该待分析账户的负责员工进行跟进，以防止客户的流失。
现有的对用户待分析账户变更行为进行分析的方法多为基于目标用户的变更行为的分析，即当目标用户待分析账户出现大额变更时，通过审批、记录变动数额等操作分析目标用户在未来时间段的预期待分析账户变更数额，进而根据分析得到的结果对目标用户提供针对性的待分析账户服务，防止目标用户流失。但该方法中，由于仅利用变动的数额进行分析，因此分析结果中仅可看出目标用户待分析账户在未来时间段内预期的额度变化趋势，无法得知待分析账户变更的其他相关信息，造成该变更行为分析的结果不精确。
发明内容
本发明提供一种用户账户变更行为分析方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决进行待分析账户变更分析时的精确度较低的问题。
为实现上述目的，本发明提供的一种用户账户变更行为分析方法，包括：
获取目标用户的待分析账户每一次变动的变动额度和变动时间，对所述变动额度和所述变动时间进行拟合，得到拟合函数；
根据所述拟合函数计算所述目标用户待分析账户在多个预设时间段的区间变动额度，并利用预设的权重算法根据所述区间变动额度计算得到所述目标用户待分析账户的预期变动总量；
获取所述目标用户的资讯浏览记录，提取所述目标用户对所述资讯浏览记录中每一个资讯的浏览时长，汇集所述浏览时长大于预设时长的资讯为目标资讯；
识别每个所述目标资讯中每一个资讯的资讯语义，根据所述资讯语义计算每个所述目标资讯与多个预设领域的领域标签之间的距离值；
从所述领域标签中逐个选取其中一个标签为目标标签，根据所述目标标签与每个所述目标资讯之间的所述距离值和所述预期变动总量，计算所述目标用户向所述目标标签对应的预设领域的预期变动额度。
可选地，所述对所述变动额度和所述变动时间进行拟合，得到拟合函数，包括：
将每一次的变动额度和变动时间映射至预先构建的坐标系中，得到所述待分析账户每一次变动的变动坐标；
利用预设的初始函数计算每一个所述变动坐标的拟合坐标；
计算所述拟合坐标与所述变动坐标之间的差异值；
判断所述差异值是否小于预设差异阈值；
当所述差异值大于或等于所述预设差异阈值时，根据所述差异值对所述初始函数的参数进行调整，并返回利用预设的初始函数计算每一个所述变动坐标的拟合坐标的步骤；
当所述差异值小于所述预设差异阈值时，确定此时的初始函数为拟合函数。
可选地，所述计算所述拟合坐标与所述变动坐标之间的差异值，包括：
利用如下差异算法计算所述拟合坐标与所述变动坐标之间的差异值：
其中，D为所述差异值，N为所述变动坐标的数量，ai为第i个变动坐标的横坐标，bi为第i个拟合坐标的横坐标，ci为第i个变动坐标的纵坐标，di为第i个拟合坐标的纵坐标。
可选地，所述根据所述拟合函数计算所述目标用户待分析账户在多个预设时间段的区间变动额度，包括：
根据预设时间段对所述拟合曲线进行区间划分，得到多个区间函数段；
逐个选取其中一个区间函数段为目标函数段，在所述目标函数段对应的时间段内对所述目标函数进行求积分，得到所述目标函数对应的时间段的区间变动额度。
可选地，所述提取所述目标用户对所述资讯浏览记录中每一个资讯的浏览时长，包括：
获取预设的时间字段数据格式；
识别所述资讯浏览记录的数据类型，利用与所述数据类型相对应的编译器，将预设字符按照所述时间字段数据格式编译为规则表达式；
利用所述第一规则表达式提取所述资讯浏览记录中每一个资讯的浏览时长。
可选地，所述识别每个所述目标资讯的资讯语义，包括：
从所述目标资讯中逐个选取其中一个资讯，将被选取的资讯进行分词处理，得到资讯分词；
统计所述资讯分词中每一个分词的出现频率，选取所述出现频率大于预设频率阈值的分词为关键词；
对所述关键词进行词向量转换，并将转换得到的词向量拼接为向量矩阵，将所述向量矩阵作为所述被选取的资讯的资讯语义。
可选地，所述对所述关键词进行词向量转换，并将转换得到的词向量拼接为向量矩阵，包括：
从所述关键词中逐个选取其中一个词语为目标关键词，对所述目标关键词进行字节拆分，得到多个字节；
分别对所述多个字节中每一个字节进行编码，得到字节编码；
将所述字节编码按照所述多个字节中每一个字节在所述目标关键词中位置的先后顺序进行拼接，得到所述目标关键词的关键词向量；
将所述关键词向量中每一个向量作为行向量进行拼接为向量矩阵。
为了解决上述问题，本发明还提供一种用户账户变更行为分析装置，所述装置包括：
函数拟合模块，用于获取目标用户的待分析账户每一次变动的变动额度和变动时间，对所述变动额度和所述变动时间进行拟合，得到拟合函数；
变动总量计算模块，用于根据所述拟合函数计算所述目标用户待分析账户在多个预设时间段的区间变动额度，并利用预设的权重算法根据所述区间变动额度计算得到所述目标用户待分析账户的预期变动总量；
资讯筛选模块，用于获取所述目标用户的资讯浏览记录，提取所述目标用户对所述资讯浏览记录中每一个资讯的浏览时长，汇集所述浏览时长大于预设时长的资讯为目标资讯；
距离值计算模块，用于识别每个所述目标资讯中每一个资讯的资讯语义，根据所述资讯语义计算每个所述目标资讯与多个预设领域的领域标签之间的距离值；
预期变动计算模块，用于从所述领域标签中逐个选取其中一个标签为目标标签，根据所述目标标签与每个所述目标资讯之间的所述距离值和所述预期变动总量，计算所述目标用户向所述目标标签对应的预设领域的预期变动额度。
为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的用户账户变更行为分析方法。
为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的用户账户变更行为分析方法。
本发明实施例能够根据目标用户待分析账户的变动时间与变动额度实现对未来预设时间段内目标用户待分析账户变动数额的预测，并根据目标用户对不同领域中资讯的浏览数据，分析目标用户待分析账户在出现变动时，对每一种预设领域的变动额度，实现了对目标用户待分析账户变动的精细化分析，提高对目标用户的待分析账户变更行为分析的精确度。因此本发明提出的用户账户变更行为分析方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决进行待分析账户变更分析时的精确度较低的问题。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的用户账户变更行为分析方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的生成拟合函数的流程示意图；
图3为本发明一实施例提供的提取浏览时长的流程示意图；
图4为本发明一实施例提供的用户账户变更行为分析装置的功能模块图；
图5为本发明一实施例提供的实现所述用户账户变更行为分析方法的电子设备的结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种用户账户变更行为分析方法。所述用户账户变更行为分析方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述用户账户变更行为分析方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content DeliveryNetwork，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
参照图1所示，为本发明一实施例提供的用户账户变更行为分析方法的流程示意图。在本实施例中，所述用户账户变更行为分析方法包括：
S1、获取目标用户的待分析账户每一次变动的变动额度和变动时间，对所述变动额度和所述变动时间进行拟合，得到拟合函数。
本发明实施例中，所述变动额度是指所述目标用户的待分析账户在历史中每次一变动时变动金额的大小，例如，目标用户待分析账户增加100元，则所述变动额度为+100；或者目标用户待分析账户减少50元，则所述变动额度为-50；所述变动时间是指该目标用户的待分析账户在每一次发生额度变动时的时间。
详细地，可利用具有数据抓取功能的计算机语句(如java语句、python语句等)从预设的存储区域抓取预先存储的变动额度和变动时间的数据，所述存储区域包括但不限于数据库、区块链、网络缓存。
本发明其中一个实际应用场景中，由于目标用户的行为之间存在着潜在的关联关系，因此，可通过对目标用户的待分析账户每一次变动的变动额度和变动时间进行分析，以将变动额度和变动时间之间的关系以可视化函数的形式进行表达。
本发明实施例中，参图2所示，所述对所述变动额度和所述变动时间进行拟合，得到拟合函数，包括：
S21、将每一次的变动额度和变动时间映射至预先构建的坐标系中，得到所述待分析账户每一次变动的变动坐标；
S22、利用预设的初始函数计算每一个所述变动坐标的拟合坐标；
S23、计算所述拟合坐标与所述变动坐标之间的差异值；
S24、判断所述差异值是否小于预设差异阈值；
当所述差异值大于或等于所述预设差异阈值时，则执行S25、根据所述差异值对所述初始函数的参数进行调整，并返回S22；
当所述差异值小于所述预设差异阈值时，则执行S26、确定此时的初始函数为拟合函数。
详细地，可将所述变动额度作为因变量，将所述变动时间作为自变量映射至预先构建的坐标系中，例如，变动时间为t，变动金额为m，则可将变动时间与变动金额映射至预先构建的坐标系中得到变动坐标(m，t)。
示例性地，所述预设的初始函数可以为y＝f(x，A)，其中，y为所述坐标系中因变量(变动时间)的值，x为所述坐标系中自变量(变动额度)的值，A为预设的待调整参数。
具体地，可将所有变动坐标的横坐标或纵坐标代入所述初始函数，以利用所述初始函数计算得到每一个变动坐标对应的拟合坐标，进而根据所述变动坐标和所述拟合坐标计算得到坐标之间的差异值。
本发明实施例中，所述计算所述拟合坐标与所述变动坐标之间的差异值，包括：
利用如下差异算法计算所述拟合坐标与所述变动坐标之间的差异值：
其中，D为所述差异值，N为所述变动坐标的数量，ai为第i个变动坐标的横坐标，bi为第i个拟合坐标的横坐标，ci为第i个变动坐标的纵坐标，di为第i个拟合坐标的纵坐标。
当所述差异值大于或等于预设差异阈值时，可确认该初始函数对所述变动坐标的拟合效果较差，可利用预设的优化函数(如Foundation Toolbox函数、Quick Fit函数等)根据所述差异值对初始函数的参数进行调整，并返回利用预设的初始函数计算每一个所述变动坐标的拟合坐标，重新计算差异值，直至所述差异值小于所述预设差异阈值，确定此时的初始函数为拟合函数。
S2、根据所述拟合函数计算所述目标用户待分析账户在多个预设时间段的区间变动额度，并利用预设的权重算法根据所述区间变动额度计算得到所述目标用户待分析账户的预期变动总量。
本发明实施例中，由于所述拟合函数是根据目标用户的待分析账户历史中变动时的变动额度和变动时间拟合得到的，因此，根据所述拟合函数对未来该待分析账户的预期变动总量进行预测。
本发明实施例中，所述根据所述拟合函数计算所述目标用户待分析账户在多个预设时间段的区间变动额度，包括：
根据预设时间段对所述拟合曲线进行区间划分，得到多个区间函数段；
逐个选取其中一个区间函数段为目标函数段，在所述目标函数段对应的时间段内对所述目标函数进行求积分，得到所述目标函数对应的时间段的区间变动额度。
详细地，所述时间段可预先设定，例如，最近一天，最近一周，最近一月等时间段，进而按照预设的时间段对该拟合函数进行区间划分，将所述拟合函数按照不同的时间区间划分为多个区间函数段。
具体地，可逐个选取其中一个区间函数段为目标函数，并对该区间函数段进行求积分，以得到所述目标函数对应的时间段的区间变动额度。
本发明实施例中，可利用如下积分函数在所述目标函数段对应的时间段内对所述目标函数进行求积分：
其中，Q为所述目标函数对应的时间段的区间变动额度，m为所述目标函数对应的时间段的区间上限，n为所述目标函数对应的时间段的区间下限，F为所述目标函数。
本发明实施例中，所述利用预设的权重算法根据所述区间变动额度计算得到所述目标用户待分析账户的预期变动总量，包括：
利用如下权重算法根据所述区间变动额度计算得到所述目标用户待分析账户的预期变动总量：
其中，Z为所述预期变动总量，Qk为第k个时间段的区间变动额度，ωk为第k个时间段的预设权重系数。
S3、获取所述目标用户的资讯浏览记录，提取所述目标用户对所述资讯浏览记录中每一个资讯的浏览时长，汇集所述浏览时长大于预设时长的资讯为目标资讯。
本发明其中一个实际应用场景中，由于上述分析得到的预期变动总量仅是根据该目标用户的历史上的变动额度和变动时间计算得到的，但没有考虑到目标用户的其他行为，无法实现对目标用户待分析账户向哪一些领域进行变动进行预测，导致预测出的用户待分析账户变更行为不够精确，因此，可获取目标用户的资讯浏览记录，以便于后续结合资讯浏览记录实现对该目标用户的待分析账户变更行为的精确分析。
本发明实施例中，所述目标用户的资讯浏览记录包括每一种资讯的内容、目标用户对每一种资讯的浏览时长等数据，所述获取目标用户的资讯浏览记录的步骤，与S1中获取目标用户的待分析账户每一次变动的变动额度和变动时间的步骤一致，在此不做赘述。
详细地，由于目标用户的资讯浏览记录中包含着大量的数据，若直接对所述资讯浏览记录进行分析，会占用大量的计算资源，降低分析的效率，因此，本发明实施例可对所述资讯浏览记录进行处理，以提取出目标用户对所述资讯浏览记录中的每个资讯的浏览时长，进而减少后续需要分析的数据量，提高分析效率。
本发明实施例中，参图3所示，所述提取所述目标用户对所述资讯浏览记录中每一个资讯的浏览时长，包括：
S31、获取预设的时间字段数据格式；
S32、识别所述资讯浏览记录的数据类型，利用与所述数据类型相对应的编译器，将预设字符按照所述时间字段数据格式编译为规则表达式；
S33、利用所述第一规则表达式提取所述资讯浏览记录中每一个资讯的浏览时长。
详细地，所述时间字段数据格式一般较为固定，例如，以“xx小时xx分钟xx秒”的格式表示对资讯的浏览时长，因此，可利用规则表达式对此类格式较为固定的数据进行提取。
具体地，由于获取的资讯浏览记录，可能以多种数据类型进行表达，因此，可利用具有数据类型检测功能的java语句识别所述资讯浏览记录的数据类型，进而选取与所述资讯浏览记录的数据类型相应的编译器将预设字符按照所述时间字段数据格式编译为规则表达式，选取与所述资讯浏览记录的数据类型相应的编译器对预设字符进行编译，可提高编译得到的规则表达式的可用性，所述编译器包括但不限于Visual Studio编译器、Dev C++编译器、Code::Blocks编译器。
本发明实施例利用所述规则表达式提取所述资讯浏览记录中的每一个资讯的浏览时长，可避免对所述资讯浏览记录的内容进行分析，有利于提高提取所述资讯浏览记录中每一个资讯的浏览时长的效率。
本发明实施例中，可选取所述浏览时长大于预设时长的资讯，以筛除所述资讯浏览记录中目标用户不感兴趣的资讯，进而将选取的资讯汇集为目标资讯。
S4、识别每个所述目标资讯中每一个资讯的资讯语义，根据所述资讯语义计算每个所述目标资讯与多个预设领域的领域标签之间的距离值。
本发明实施例中，为了提高根据所述目标资讯对目标用户的待分析账户变更行为进行分析的精确度，可对所述目标资讯中每一个资讯进行分析，得到每一个资讯的资讯语义。
详细地，所述预设领域可以为任何目标用户可能会进行资金投入的领域，例如，股票领域、债券领域、贵金属交易领域等。
本发明实施例中，所述识别每个所述目标资讯的资讯语义，包括：
从所述目标资讯中逐个选取其中一个资讯，将被选取的资讯进行分词处理，得到资讯分词；
统计所述资讯分词中每一个分词的出现频率，选取所述出现频率大于预设频率阈值的分词为关键词；
对所述关键词进行词向量转换，并将转换得到的词向量拼接为向量矩阵，将所述向量矩阵作为所述被选取的资讯的资讯语义。
详细地，可利用预设的词典对所述被选取的资讯进行分词处理，所述词典中包括多个标准词条，将被选取的资讯按照不用的数据长度进行切分，并将切分得到的结果在所述词典中进行检索，当检索到与所述词典中相同的词条时，可确认该检索到的词条为被选取的资讯的语义。
具体地，当一个分词在所述资讯分词中出现的频率越高，则可说明该分词的重要性越强，因此，可选取所述出现频率大于预设阈值的分词为所述资讯的关键词。
本发明实施例中，所述对所述关键词进行词向量转换，并将转换得到的词向量拼接为向量矩阵，包括：
从所述关键词中逐个选取其中一个词语为目标关键词，对所述目标关键词进行字节拆分，得到多个字节；
分别对所述多个字节中每一个字节进行编码，得到字节编码；
将所述字节编码按照所述多个字节中每一个字节在所述目标关键词中位置的先后顺序进行拼接，得到所述目标关键词的关键词向量；
将所述关键词向量中每一个向量作为行向量进行拼接为向量矩阵。
详细地，由于所述关键词中每个关键词中均包含多个字节，因此，可对关键词进行字节拆分，以便于对拆分得到的每一个字节进行编码、拼接，进而实现对关键词的向量转换，其中，可采用ASCII编码、GB2312编码、one-hot编码等方式对拆分得到的每一个字节进行编码。
例如，从所述关键词中选取的目标关键词为“股票”，则可将该目标关键词拆分为字节“股”和字节“票”，并利用预设的编码方式对字节“股”进行编码，得到字节“股”对应的字节编码：110，利用预设的编码方式对字节“票”进行编码，得到字节“票”对应的字节编码：101，并将字节“股”和字节“票”的字节编码按照两个字节在目标关键词为“股票”中位置的先后顺序拼接为该目标关键词的关键词向量：(110101)。
进一步地，可将每一个关键词的词向量作为行向量进行拼接，得到所述向量矩阵。
例如，存在词向量A：(110101)、词向量B：(100010)和词向量C：(111000)，则可分别将词向量A、词向量B和词向量C作为行向量拼接得到如下向量矩阵：
本发明实施例中，可将所有词向量拼接得到的向量矩阵作为所述资讯语义，进而根据所述资讯语义计算每一资讯与多个预设领域的领域标签之间的距离值。
详细地，所述根据所述资讯语义计算每一资讯与多个预设领域的领域标签之间的距离值，包括：
利用如下距离值算法计算每一资讯与多个预设领域的领域标签之间的距离值：
其中，L为所述距离值，hj为第j个资讯对应的资讯语义，gs为第s个预设的领域标签。
S5、从所述领域标签中逐个选取其中一个标签为目标标签，根据所述目标标签与每个所述目标资讯之间的所述距离值和所述预期变动总量，计算所述目标用户向所述目标标签对应的预设领域的预期变动额度。
本发明实施例中，由于所述距离值可用于表示资讯对每一个预设领域的符合程度，且资讯为目标用户所关注的资讯，因此，可从所述领域标签中逐个选取其中一个标签为目标标签，进而利用所述目标标签与所述目标资讯中每一个资讯之间的距离值的倒数之和表示所述目标用户对所述目标标签对应的领域之间的关注度，进而根据所述关注度和所述预期变动总量计算所述目标用户向所述目标标签对应的预设领域的预期变动额度。
本发明其中一个实施例中，所述根据所述目标标签与每一个资讯之间的距离值和所述预期变动总量计算所述目标用户向所述目标标签对应的预设领域的预期变动额度，包括：
利用如下公式计算得到所述预期变动额度：
其中，E为所述预期变动额度，Z为所述预期变动总量，C为所述目标资讯中资讯的数量，Lc为所述目标标签与所述目标资讯中第c个资讯之间的距离值。
例如，存在资讯q、资讯w和资讯e，存在目标标签A，其中，目标标签A与资讯q之间的距离值为8，目标标签A与资讯w之间的距离值为4，目标标签A与资讯e之间的距离值为4，则可计算得到该目标用户对所述目标标签对应的预设领域的关注度为1/8+1/4+1/4＝5/8，当所述预期变动总额为80时，则可知该目标用户对向所述目标标签对应的预设领域的预期变动额度为5/8*80＝50。
本发明实施例能够根据目标用户待分析账户的变动时间与变动额度实现对未来预设时间段内目标用户待分析账户变动数额的预测，并根据目标用户对不同领域中资讯的浏览数据，分析目标用户待分析账户在出现变动时，对每一种预设领域的变动额度，实现了对目标用户待分析账户变动的精细化分析，提高对目标用户的待分析账户变更行为分析的精确度。因此本发明提出的用户账户变更行为分析方法，可以解决进行待分析账户变更分析时的精确度较低的问题。
如图4所示，是本发明一实施例提供的用户账户变更行为分析装置的功能模块图。
本发明所述用户账户变更行为分析装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述用户账户变更行为分析装置100可以包括函数拟合模块101、变动总量计算模块102、资讯筛选模块103、距离值计算模块104及预期变动计算模块105。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
所述函数拟合模块101，用于获取目标用户的待分析账户每一次变动的变动额度和变动时间，对所述变动额度和所述变动时间进行拟合，得到拟合函数；
所述变动总量计算模块102，用于根据所述拟合函数计算所述目标用户待分析账户在多个预设时间段的区间变动额度，并利用预设的权重算法根据所述区间变动额度计算得到所述目标用户待分析账户的预期变动总量；
所述资讯筛选模块103，用于获取所述目标用户的资讯浏览记录，提取所述目标用户对所述资讯浏览记录中每一个资讯的浏览时长，汇集所述浏览时长大于预设时长的资讯为目标资讯；
所述距离值计算模块104，用于识别每个所述目标资讯中每一个资讯的资讯语义，根据所述资讯语义计算每个所述目标资讯与多个预设领域的领域标签之间的距离值；
所述预期变动计算模块105，用于从所述领域标签中逐个选取其中一个标签为目标标签，根据所述目标标签与每个所述目标资讯之间的所述距离值和所述预期变动总量，计算所述目标用户向所述目标标签对应的预设领域的预期变动额度。
详细地，本发明实施例中所述用户账户变更行为分析装置100中所述的各模块在使用时采用与上述图1至图3中所述的用户账户变更行为分析方法一样的技术手段，并能够产生相同的技术效果，这里不再赘述。
如图5所示，是本发明一实施例提供的实现用户账户变更行为分析方法的电子设备的结构示意图。
所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11、通信总线12以及通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如用户账户变更行为分析程序。
其中，所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(ControlUnit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如执行用户账户变更行为分析程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。
所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(Secure Digital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如用户账户变更行为分析程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述通信总线12可以是外设部件互连标准(peripheralcomponentinterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industrystandardarchitecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
所述通信接口13用于上述电子设备与其他设备之间的通信，包括网络接口和目标用户接口。可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。所述目标用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，目标用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的目标用户界面。
图5仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图5示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备1中的所述存储器11存储的用户账户变更行为分析程序是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
获取目标用户的待分析账户每一次变动的变动额度和变动时间，对所述变动额度和所述变动时间进行拟合，得到拟合函数；
根据所述拟合函数计算所述目标用户待分析账户在多个预设时间段的区间变动额度，并利用预设的权重算法根据所述区间变动额度计算得到所述目标用户待分析账户的预期变动总量；
获取所述目标用户的资讯浏览记录，提取所述目标用户对所述资讯浏览记录中每一个资讯的浏览时长，汇集所述浏览时长大于预设时长的资讯为目标资讯；
识别每个所述目标资讯中每一个资讯的资讯语义，根据所述资讯语义计算每个所述目标资讯与多个预设领域的领域标签之间的距离值；
从所述领域标签中逐个选取其中一个标签为目标标签，根据所述目标标签与每个所述目标资讯之间的所述距离值和所述预期变动总量，计算所述目标用户向所述目标标签对应的预设领域的预期变动额度。
具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考附图对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
进一步地，所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
获取目标用户的待分析账户每一次变动的变动额度和变动时间，对所述变动额度和所述变动时间进行拟合，得到拟合函数；
根据所述拟合函数计算所述目标用户待分析账户在多个预设时间段的区间变动额度，并利用预设的权重算法根据所述区间变动额度计算得到所述目标用户待分析账户的预期变动总量；
获取所述目标用户的资讯浏览记录，提取所述目标用户对所述资讯浏览记录中每一个资讯的浏览时长，汇集所述浏览时长大于预设时长的资讯为目标资讯；
识别每个所述目标资讯中每一个资讯的资讯语义，根据所述资讯语义计算每个所述目标资讯与多个预设领域的领域标签之间的距离值；
从所述领域标签中逐个选取其中一个标签为目标标签，根据所述目标标签与每个所述目标资讯之间的所述距离值和所述预期变动总量，计算所述目标用户向所述目标标签对应的预设领域的预期变动额度。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种用户账户变更行为分析方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标用户的待分析账户每一次变动的变动额度和变动时间，对所述变动额度和所述变动时间进行拟合，得到拟合函数；
根据所述拟合函数计算所述待分析账户在多个预设时间段的区间变动额度，并利用预设的权重算法根据所述区间变动额度计算得到所述待分析账户的预期变动总量；
获取所述目标用户的资讯浏览记录，提取所述目标用户对所述资讯浏览记录中每一个资讯的浏览时长，汇集所述浏览时长大于预设时长的资讯为目标资讯；
识别每个所述目标资讯的资讯语义，根据所述资讯语义计算每个所述目标资讯与多个预设领域的领域标签之间的距离值；
从所述领域标签中逐个选取其中一个标签为目标标签，根据所述目标标签与每个所述目标资讯之间的所述距离值和所述预期变动总量，计算所述目标用户向所述目标标签对应的预设领域的预期变动额度；
其中，所述对所述变动额度和所述变动时间进行拟合，得到拟合函数，包括：将每一次的变动额度和变动时间映射至预先构建的坐标系中，得到所述待分析账户每一次变动的变动坐标；利用预设的初始函数计算每一个所述变动坐标的拟合坐标；计算所述拟合坐标与所述变动坐标之间的差异值；判断所述差异值是否小于预设差异阈值；当所述差异值大于或等于所述预设差异阈值时，根据所述差异值对所述初始函数的参数进行调整，并返回利用预设的初始函数计算每一个所述变动坐标的拟合坐标的步骤；当所述差异值小于所述预设差异阈值时，确定此时的初始函数为拟合函数；
所述预期变动额度按照如下公式计算得到：
其中，为所述预期变动额度，/>为所述预期变动总量，/>为所述目标资讯中资讯的数量，/>为所述目标标签与所述目标资讯中第/>个资讯之间的距离值。
2.如权利要求1所述的用户账户变更行为分析方法，其特征在于，所述计算所述拟合坐标与所述变动坐标之间的差异值，包括：
利用如下差异算法计算所述拟合坐标与所述变动坐标之间的差异值：
其中，为所述差异值，/>为所述变动坐标的数量，/>为第/>个变动坐标的横坐标，/>为第/>个拟合坐标的横坐标，/>为第/>个变动坐标的纵坐标，/>为第/>个拟合坐标的纵坐标。
3.如权利要求1所述的用户账户变更行为分析方法，其特征在于，所述根据所述拟合函数计算所述待分析账户在多个预设时间段的区间变动额度，包括：
根据预设时间段对所述拟合函数的拟合曲线进行区间划分，得到多个区间函数段；
逐个选取其中一个区间函数段为目标函数段，在所述目标函数段对应的时间段内对所述目标函数进行求积分，得到所述目标函数对应的时间段的区间变动额度。
4.如权利要求1所述的用户账户变更行为分析方法，其特征在于，所述提取所述目标用户对所述资讯浏览记录中每一个资讯的浏览时长，包括：
获取预设的时间字段数据格式；
识别所述资讯浏览记录的数据类型，利用与所述数据类型相对应的编译器，将预设字符按照所述时间字段数据格式编译为规则表达式；
利用所述规则表达式提取所述资讯浏览记录中每一个资讯的浏览时长。
5.如权利要求1至4中任一项所述的用户账户变更行为分析方法，其特征在于，所述识别每个所述目标资讯的资讯语义，包括：
从所述目标资讯中逐个选取其中一个资讯，将被选取的资讯进行分词处理，得到资讯分词；
统计所述资讯分词中每一个分词的出现频率，选取所述出现频率大于预设频率阈值的分词为关键词；
对所述关键词进行词向量转换，并将转换得到的词向量拼接为向量矩阵，将所述向量矩阵作为所述被选取的资讯的资讯语义。
6.如权利要求5所述的用户账户变更行为分析方法，其特征在于，所述对所述关键词进行词向量转换，并将转换得到的词向量拼接为向量矩阵，包括：
从所述关键词中逐个选取其中一个词语为目标关键词，对所述目标关键词进行字节拆分，得到多个字节；
分别对所述多个字节中每一个字节进行编码，得到字节编码；
将所述字节编码按照所述多个字节中每一个字节在所述目标关键词中位置的先后顺序进行拼接，得到所述目标关键词的关键词向量；
将所述关键词向量中每一个向量作为行向量进行拼接为向量矩阵。
7.一种用户账户变更行为分析装置，用于实现如权利要求1至6中任意一项所述的用户账户变更行为分析方法，其特征在于，所述装置包括：
函数拟合模块，用于获取目标用户的待分析账户每一次变动的变动额度和变动时间，对所述变动额度和所述变动时间进行拟合，得到拟合函数；
变动总量计算模块，用于根据所述拟合函数计算所述目标用户待分析账户在多个预设时间段的区间变动额度，并利用预设的权重算法根据所述区间变动额度计算得到所述目标用户待分析账户的预期变动总量；
资讯筛选模块，用于获取所述目标用户的资讯浏览记录，提取所述目标用户对所述资讯浏览记录中每一个资讯的浏览时长，汇集所述浏览时长大于预设时长的资讯为目标资讯；
距离值计算模块，用于识别每个所述目标资讯中每一个资讯的资讯语义，根据所述资讯语义计算每个所述目标资讯与多个预设领域的领域标签之间的距离值；
预期变动计算模块，用于从所述领域标签中逐个选取其中一个标签为目标标签，根据所述目标标签与每个所述目标资讯之间的所述距离值和所述预期变动总量，计算所述目标用户向所述目标标签对应的预设领域的预期变动额度。
8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至6中任意一项所述的用户账户变更行为分析方法。
9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任意一项所述的用户账户变更行为分析方法。
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