軟件開發(fā)、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)、推薦算法、數(shù)據(jù)挖掘、用戶畫像、行為分析、標(biāo)簽庫。
背景技術(shù)：
：用戶畫像（userprofile）又稱用戶角色(persona)，是真實(shí)用戶的虛擬代表，根據(jù)用戶的目標(biāo)、行為和觀點(diǎn)的差異的調(diào)研去了解用戶,將他們區(qū)分為不同的類型,然后每種類型中抽取出典型特征,賦予名字、照片、一些人口統(tǒng)計(jì)學(xué)要素、場景等描述,就形成了一個(gè)人物原型，即用戶角色。作為一種勾畫目標(biāo)用戶、聯(lián)系用戶訴求與設(shè)計(jì)方向的有效工具，用戶畫像在實(shí)際操作的過程中往往會(huì)以最為淺顯和貼近生活的話語將用戶的屬性、行為、習(xí)慣與期待聯(lián)結(jié)起來，并根據(jù)這些信息而抽象出的一個(gè)標(biāo)簽化的用戶模型，即給用戶貼“標(biāo)簽”。受互聯(lián)網(wǎng)迅速發(fā)展影響，通過用戶上網(wǎng)行為分析得到的用戶畫像在精準(zhǔn)營銷、用戶統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、業(yè)務(wù)經(jīng)營等方面得到了應(yīng)用，例如應(yīng)用在目前流行的程序化廣告交易上，能讓企業(yè)營銷更加精準(zhǔn)、有效提高業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化率。通常，用戶行為分析主要通過對用戶行為監(jiān)測獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以讓企業(yè)更加詳細(xì)、清楚地了解用戶的行為習(xí)慣，從而找出網(wǎng)站、推廣渠道等企業(yè)營銷環(huán)境存在的問題。通信運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)中大量的交互數(shù)據(jù)記錄了詳細(xì)的用戶行為特征信息，特別是移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中，結(jié)合o域和b域數(shù)據(jù)，可以靈活地從用戶基本屬性（用戶號碼、實(shí)名認(rèn)證信息等）、業(yè)務(wù)使用、活躍位置、終端使用、熱點(diǎn)搜索、用戶感知等多維度構(gòu)建用戶全視圖畫像，有效建立多維度用戶標(biāo)簽庫并定期及時(shí)更新。目前，全球各通信運(yùn)營商或互聯(lián)網(wǎng)公司都非常重視各維度用戶標(biāo)簽庫的建設(shè)，并不斷利用大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)提升數(shù)據(jù)采集、存儲、運(yùn)算、分析建模和決策的效率和質(zhì)量，但目前用戶標(biāo)簽庫的應(yīng)用個(gè)人用戶應(yīng)用上主要專注于精準(zhǔn)營銷方面，在其他方面發(fā)揮較少。為提升移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商用戶標(biāo)簽庫的數(shù)據(jù)價(jià)值和應(yīng)范圍，本發(fā)明提出一種基于位置用戶畫像進(jìn)行智能匹配社交目標(biāo)的方法和系統(tǒng)，能實(shí)時(shí)為終端用戶提供一種基于位置區(qū)域以及社交目標(biāo)用戶特征匹配的智能推薦服務(wù)，也可為交友網(wǎng)站提供實(shí)時(shí)的用戶特征匹配信息。由于本系統(tǒng)使用的用戶標(biāo)簽庫信息是通過實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中大量用戶行為數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)運(yùn)算而得，因此對用戶特征分析具備一定的客觀性，對比交友網(wǎng)站中用戶自己上傳的特征信息更具備可信度；此外，本系統(tǒng)在匹配用戶特征過程中隱藏了用戶具體地址、姓名、電話號碼等敏感信息，具備用戶隱私保護(hù)安全設(shè)置。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明提出一種基于位置和用戶畫像進(jìn)行智能匹配社交目標(biāo)的方法和系統(tǒng)。利用該系統(tǒng)，終端用戶可通過相關(guān)的手機(jī)應(yīng)用軟件（app）登錄并搜索一定位置區(qū)域范圍內(nèi)與自己特征匹配度（匹配指數(shù)）高或互補(bǔ)性（互補(bǔ)指數(shù)）高的社交目標(biāo)；同時(shí)，在用戶允許并保障用戶信息安全的前提下，系統(tǒng)可以主動(dòng)向用戶本人或社交應(yīng)用（網(wǎng)站可能有些局限）推薦用戶標(biāo)簽特征匹配度高或互補(bǔ)性高的社交目標(biāo)。系統(tǒng)主要構(gòu)成有：自主服務(wù)交互界面、開放接口、用戶畫像智能匹配模塊、推薦策略配置庫、分類評分定義信息庫、特征檢索分析模塊、用戶畫像數(shù)據(jù)平臺。系統(tǒng)主要模塊的組成參看說明書附圖之圖1，具體工作原理描述如下：1.自助服務(wù)交互界面（手機(jī)終端服務(wù)軟件app或web頁面等）（1）服務(wù)賬號注冊：為愿意開通服務(wù)的用戶提供注冊登錄頁面，以接受系統(tǒng)提供智能匹配社交目標(biāo)的服務(wù)。（2）范圍圈選：用戶可在地圖上圈選一定的地理范圍并選擇交友目標(biāo)的駐留特征（如：常駐、來訪、所有等等）。（3）特征選擇：提供用戶畫像的多種特征（或標(biāo)簽）給用戶進(jìn)行篩選過濾，也可直接交給系統(tǒng)幫忙選擇，尋找與自己特征匹配度高或互補(bǔ)性高的topn社交目標(biāo)。用戶可對7大特征（文化、經(jīng)濟(jì)、顏值、健康、征信、性格、愛好）進(jìn)行選擇并由交給特征檢索分析模塊對相關(guān)特征的上網(wǎng)業(yè)務(wù)內(nèi)容和業(yè)務(wù)量統(tǒng)計(jì)計(jì)算兩個(gè)用戶各自特征的“強(qiáng)度指數(shù)”。7大特征的表示方法和評估方法如下表格：特征名稱表示方法評估方法文化高、中等偏高、中等、一般，低，或標(biāo)尺評分等通過區(qū)分職業(yè)、專業(yè)類別，閱讀內(nèi)容、關(guān)注內(nèi)容、app使用時(shí)長等數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合判斷經(jīng)濟(jì)優(yōu)、良、中、一般，或標(biāo)尺評分等通過通信費(fèi)用套餐、品牌關(guān)注、居住地、消費(fèi)場所、出行特點(diǎn)、終端型號等數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合判斷顏值優(yōu)、良、中、一般，或標(biāo)尺評分等通過對用戶上傳照片進(jìn)行圖像識別，以及上傳的身高體重等數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合判斷健康優(yōu)、良、中、一般，或標(biāo)尺評分等通過接入第三方應(yīng)用的用戶行走數(shù)據(jù)、騎行app數(shù)據(jù)、旅行app數(shù)據(jù)等進(jìn)行綜合判斷征信征信分值通過用戶套餐、欠費(fèi)記錄、實(shí)名登記、在網(wǎng)時(shí)長等情況進(jìn)行評估。性格開朗、平和、節(jié)假日活躍、節(jié)假日宅家app使用活躍度、出行活躍度，動(dòng)態(tài)運(yùn)行軌跡等數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合判斷愛好例如主要業(yè)務(wù)標(biāo)簽排列：視頻、旅游、購物、美食、運(yùn)動(dòng)、游戲、音樂、閱讀、新聞、棋牌、理財(cái)，并顯示標(biāo)尺評分通過計(jì)算用戶一段時(shí)間各類業(yè)務(wù)的使用時(shí)長（或業(yè)務(wù)量）與設(shè)定的門限值對比進(jìn)行打分，或者與全網(wǎng)用戶的平均水平對比進(jìn)行打分（4）主動(dòng)推薦：在用戶允許并保障用戶信息安全的前提下（如可由用戶選擇在被推薦時(shí)是否隱藏手機(jī)號、姓名等敏感信息），系統(tǒng)提供向用戶終端應(yīng)用（或接入的第三方應(yīng)用）推薦匹配的社交目標(biāo)信息，如匹配評估結(jié)果（7大特征“匹配指數(shù)”、愛好“強(qiáng)度指數(shù)”）、賬號名（或昵稱）、頭像等。（5）即時(shí)通信：系統(tǒng)提供給用戶與推薦的社交目標(biāo)進(jìn)行對話、留言、發(fā)送媒體文件、為頭像點(diǎn)贊等功能。（6）推薦評分：系統(tǒng)為用戶提供對推薦的社交目標(biāo)是否有效的結(jié)果反饋功能。2.開放接口（api，sdk等）（1）推薦服務(wù)：系統(tǒng)開放推薦服務(wù)接口，第三方應(yīng)用可以通過該接口進(jìn)行調(diào)用，傳入當(dāng)前用戶位置，用戶號碼及圈選范圍等參數(shù)，即可得到與該用戶匹配的社交目標(biāo)推薦列表。（2）應(yīng)用數(shù)據(jù)接入服務(wù)：系統(tǒng)開放數(shù)據(jù)接入服務(wù)接口，第三方應(yīng)用可以通過該接口上傳應(yīng)用數(shù)據(jù)，在智能匹配社交目標(biāo)時(shí)會(huì)使用第三方應(yīng)用數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析匹配。3.特征檢索分析模塊該模塊主要提供通過用戶標(biāo)識（如：用戶手機(jī)號碼），調(diào)用用戶畫像數(shù)據(jù)平臺接口獲取到該用戶的用戶畫像及特征數(shù)據(jù)，加載分類評分定義信息庫的分類規(guī)則與評分標(biāo)準(zhǔn)，并結(jié)合業(yè)務(wù)內(nèi)容和業(yè)務(wù)量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對特征的強(qiáng)度指數(shù)進(jìn)行計(jì)算。4.用戶畫像智能匹配模塊該模塊通過特征檢索分析模塊獲取當(dāng)前用戶的畫像特征及強(qiáng)度指數(shù)數(shù)據(jù)，以及圈選范圍內(nèi)的其他目標(biāo)用戶的畫像特征及強(qiáng)度指數(shù)數(shù)據(jù)，并結(jié)合兩者的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，其中涉及對畫像的匹配指數(shù)、互補(bǔ)指數(shù)進(jìn)行計(jì)算和關(guān)聯(lián)分析匹配，并結(jié)合用戶反饋的推薦評分結(jié)果進(jìn)行綜合分析，匹配的結(jié)果根據(jù)特定的規(guī)則（規(guī)則通過推薦策略配置庫獲?。┻M(jìn)行排序過濾，將匹配結(jié)果返回給交互界面，將合適的目標(biāo)對象推薦給用戶。5.推薦策略配置庫該配置庫主要用來定義和存儲推薦策略規(guī)則，包括：用戶選擇匹配范圍配置（如用戶可選擇的匹配范圍閾值）、推薦策略（相似性或互補(bǔ)性）、排序規(guī)則、過濾規(guī)則、topn設(shè)置等，并為用戶畫像智能匹配模塊推薦策略規(guī)則進(jìn)行綜合分析。6.分類評分定義信息庫該信息庫主要存儲特征的分類信息與評分標(biāo)準(zhǔn)。如文化：在定義文化的評分規(guī)則（高、中、低）時(shí)，需要對閱讀量和內(nèi)容進(jìn)行評估和分類，如經(jīng)常訪問文學(xué)作品，經(jīng)濟(jì)周刊，論文等，列為評判高文化優(yōu)先考慮因素；如愛好：在定義旅游愛好者的評分規(guī)則（熱愛、有興趣、有關(guān)注等）時(shí)，需要對其訪問內(nèi)容進(jìn)行分類，如經(jīng)常訪問旅游網(wǎng)站，出行訂票，訪問旅游雜志周刊等信息列為旅游熱愛程度優(yōu)化考慮因素。。該信息庫存儲了定義7大特征強(qiáng)度指數(shù)的評估方法。如“文化”特征通過計(jì)算訪問文學(xué)類、經(jīng)濟(jì)類、新聞?lì)?、科技類等網(wǎng)站或欄目的頻率占比。評分標(biāo)準(zhǔn)如下：訪問文學(xué)類網(wǎng)站的頻率占比80%及以上為5分，60%-80%為4分，40%-60%為3分，20%-40%為2分，0-20%為1分；訪問經(jīng)濟(jì)類網(wǎng)站的頻率占比80%及以上為5分，60%-80%為4分，40%-60%為3分，20%-40%為2分，0-20%為1分。等等如上述這些評分定義，綜合這些規(guī)則的評分為“文化”這個(gè)屬性的表示方法分類為高、中等偏高、中、一般、低。特征檢索分析模塊通過加載該信息庫數(shù)據(jù)進(jìn)行特征的強(qiáng)度指數(shù)計(jì)算。7.用戶畫像數(shù)據(jù)平臺用戶畫像及特征數(shù)據(jù)主要來源于：信息資源庫（性別、年齡段等），用戶行為及軌跡信息庫（使用套餐、訪問行為、經(jīng)緯度，用戶運(yùn)行軌跡，常駐位置等），業(yè)務(wù)量統(tǒng)計(jì)信息庫（arpu、流量分布、訪問時(shí)長，訪問頻率等），移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)信令平臺（主被叫信令詳單、位置更新詳單、切換詳單、s1-u/gb/iups/等接口上網(wǎng)詳單等），第三方應(yīng)用數(shù)據(jù)庫（騎行數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)、行走數(shù)據(jù)等）。附圖說明圖1是特征智能匹配系統(tǒng)主要模塊組成示意圖。圖2是特征智能匹配系統(tǒng)的業(yè)務(wù)應(yīng)用過程示意圖。具體實(shí)施方式下面通過實(shí)例詳細(xì)說明具體實(shí)施方式。這里以本發(fā)明的系統(tǒng)應(yīng)用于社交目標(biāo)推薦場景的業(yè)務(wù)處理流程進(jìn)行說明，所選用的實(shí)例僅用于解釋本發(fā)明，并非用于限定本發(fā)明的范圍。特征智能匹配系統(tǒng)推薦社交目標(biāo)的業(yè)務(wù)處理流程參看說明書附圖之圖2，具體過程說明如下：step1：用戶提交匹配請求，內(nèi)容包含用戶手機(jī)號碼，用戶實(shí)時(shí)位置信息，圈選的地理范圍信息（如：5km等），以及用戶所關(guān)注的社交目標(biāo)特征（如：音樂愛好、旅游愛好等）。step2：特征檢索分析模塊接受到用戶提交的匹配條件，會(huì)分為如下兩個(gè)步驟進(jìn)行檢索:a.根據(jù)當(dāng)前用戶手機(jī)號碼，通過用戶畫像數(shù)據(jù)平臺獲取該用戶所符合的畫像特征以及每個(gè)特征的業(yè)務(wù)量統(tǒng)計(jì)情況。b.根據(jù)當(dāng)前用戶的實(shí)時(shí)位置信息、圈選的地理范圍，通過用戶畫像數(shù)據(jù)平臺獲取該范圍內(nèi)其他用戶的信息和畫像特征，以及每個(gè)用戶的7大特征業(yè)務(wù)量統(tǒng)計(jì)情況。特征檢索分析模塊通過加載業(yè)務(wù)量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，以及加載分類評分定義信息庫的規(guī)則數(shù)據(jù)，對畫像7大特征屬性的“強(qiáng)度指數(shù)”進(jìn)行計(jì)算，如從上網(wǎng)業(yè)務(wù)類別的統(tǒng)計(jì)可分析出用戶的愛好特征中主要特征標(biāo)簽有：游戲、棋牌、運(yùn)動(dòng)、旅游、購物、美食、音樂、視頻、攝影、閱讀、新聞、理財(cái)?shù)鹊?；音樂愛好者的?biāo)簽“強(qiáng)度指數(shù)”可根據(jù)同一時(shí)段內(nèi)，該用戶訪問音樂網(wǎng)站的流量占該用戶總流量的占比（或時(shí)長占比、點(diǎn)擊率占比）進(jìn)行評估；也可以根據(jù)該用戶與全量用戶訪問音樂網(wǎng)站平均流量（或平均時(shí)長、平均點(diǎn)擊率）的差別進(jìn)行評估。用戶畫像數(shù)據(jù)平臺的特征數(shù)據(jù)來源于移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)信令平臺、信息資源庫、第三方應(yīng)用數(shù)據(jù)庫。其中：1）移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)信令平臺用于采集移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中各設(shè)備間的交互數(shù)據(jù)包（xdr）并進(jìn)行包解析（dpi），其中xdr包括了電路域（cs域）和數(shù)據(jù)域（ps域）控制面和用戶面信令詳單（如：主被叫信令詳單、位置更新詳單、切換詳單、s1-u/gb/iups/等接口上網(wǎng)詳單），解析后的重要數(shù)據(jù)存放于信令平臺中的數(shù)據(jù)庫中，其中重要的數(shù)據(jù)包括了每個(gè)用戶行為上網(wǎng)六要素，如：時(shí)間、地點(diǎn)、終端標(biāo)識號imei、手機(jī)號、內(nèi)容、結(jié)果；2）信息資源庫主要用于存放小區(qū)數(shù)據(jù)庫、終端信息庫、用戶信息庫和業(yè)務(wù)識別庫。小區(qū)數(shù)據(jù)庫：包括小區(qū)id、名稱、網(wǎng)絡(luò)類型、覆蓋類型、經(jīng)緯度、覆蓋場景、行政區(qū)、地市等信息；3）第三方應(yīng)用數(shù)據(jù)庫主要用于存儲第三方應(yīng)用數(shù)據(jù)，如騎行數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)、行走數(shù)據(jù)，旅游app數(shù)據(jù)等信息。step3：用戶畫像智能匹配模塊加載推薦策略庫的策略規(guī)則信息，得到使用相似性的特征屬性與互補(bǔ)性的特征屬性（性格、愛好），以及topn的配置信息。用戶畫像智能匹配模塊通過加載step1與step2的檢索與分析結(jié)果進(jìn)行匹配。該模塊的匹配算法會(huì)根據(jù)特征的強(qiáng)度指數(shù)進(jìn)行匹配計(jì)算，得到匹配指數(shù)結(jié)果（即兩者的相似程度）。如果采用互補(bǔ)性策略進(jìn)行匹配，則需要將具有互補(bǔ)性的特征進(jìn)行等值轉(zhuǎn)換（如：“活潑”，強(qiáng)度指數(shù)5等值于“內(nèi)斂”，強(qiáng)度指數(shù)5）。兩個(gè)對象相似度采用向量空間余弦相似度的方式進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算用戶之間的相似程度，相似度度量的值越小，說明用戶間相似度越小，相似度的值越大說明用戶差異越大。用戶對各種事物的喜愛程度轉(zhuǎn)換為用戶的特征，然后用戶之間的特征向量計(jì)算余弦相似度。余弦相似度用向量空間中兩個(gè)向量夾角的余弦值作為衡量兩個(gè)用戶差異的大小。余弦值越接近1，就表明夾角越接近0度，也就是兩個(gè)向量越相似，這就叫"余弦相似性"。而計(jì)算用戶余弦相似度的公式為：假設(shè)用戶a對體育的強(qiáng)度指數(shù)（即愛好程度）為2，對音樂的強(qiáng)度指數(shù)為3，即a的特征向量為（2,3），即x1=2,y1=3。而用戶b對體育的強(qiáng)度指數(shù)為5，對音樂的強(qiáng)度指數(shù)是1，則b的特征向量為（5,1），即x1=5,y1=1，然后代入上面公式便可以計(jì)算用戶a和b的cos(θ)值，也就是匹配指數(shù)（即相似度）。通過計(jì)算后得到當(dāng)前用戶與范圍內(nèi)（如:5km）的其他用戶的所有匹配指數(shù)（相似度），然后對結(jié)果進(jìn)行排序得到匹配指數(shù)最高topn，并將結(jié)果返回給用戶或社交應(yīng)用。當(dāng)前第1頁12