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公开(公告)号：CN109858974A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910123326.6
申请日：2019-02-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本发明公开了一种已购车用户识别模型构建方法及识别方法，本发明针对已购车用户特征维度高，数据量大，为了保证特征信息最大化的同时降低训练复杂度，引入了特征分层处理思想，并利用了xgboost训练属性重要性分数来进行特征选择，达到了数据降维的目的，构建基于xgboost的学习模型动态特征提取，其次考虑特征的全面性，构建特征组合来提升分类的效果。针对xgboost参数的调优，利用pso的全局搜索以及记忆特点来弥补xgboost算法多个参数调优收敛速度慢，易陷入局部最优解和正确率波动大的缺陷，并应用最优参数组合来构建基于pso_xgb的已购车用户识别模型对已购车用户特征进行训练，提升了模型的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109858901A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910077709.4
申请日：2019-01-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于移动大数据技术领域，公开了一种基于手机信令大数据的移动用户支付识别方法，该方法包括采集移动用户支付行为和支付方式在发生支付时产生的支付数据，根据支付数据建立支付行为参考数据库；将参考数据库与手机信令大数据中的上网日志数据进行匹配，根据线上购物支付和线下扫码支付制定规则，识别用户支付行为；将参考数据库与上网日志数据和短信话单数据进行匹配，根据软件支付和银行卡支付制定规则，识别用户支付方式；将识别的支付行为和支付方式与用户轨迹数据建立关联规则，识别用户支付区域和支付时段，从而实现移动用户支付识别；本发明能够有效识别移动用户支付行为、支付方式、支付区域和支付时段。
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公开(公告)号：CN109829713A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910077711.1
申请日：2019-01-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q20/22
Abstract: 本发明属于移动支付信息处理技术领域，公开了一种基于知识与数据共同驱动的移动支付方式识别方法，包括采集移动用户上网行为数据，填充缺失的时间序列，统计每秒上网行为频次，构建时间序列-频次矩阵；将矩阵基于事件驱动的用户上网行为时间序列自动分割方法划分用户上网行为；按划分后的上网行为，提取支付事件相关特征，构建基于数据驱动的移动支付事件识别模型，从而识别移动支付事件；基于词频-逆文档频率算法构建基于知识驱动的移动支付方式主题词提取模型，提取主题词；融合识别模型和提取模型，识别用户移动支付方式。本发明从海量上网行为数据中识别出支付事件，还能提取与移动支付方式相关的主题词，极大地提高了识别性能和识别效率。
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公开(公告)号：CN109829713B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201910077711.1
申请日：2019-01-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q20/22
Abstract: 本发明属于移动支付信息处理技术领域，公开了一种基于知识与数据共同驱动的移动支付方式识别方法，包括采集移动用户上网行为数据，填充缺失的时间序列，统计每秒上网行为频次，构建时间序列‑频次矩阵；将矩阵基于事件驱动的用户上网行为时间序列自动分割方法划分用户上网行为；按划分后的上网行为，提取支付事件相关特征，构建基于数据驱动的移动支付事件识别模型，从而识别移动支付事件；基于词频‑逆文档频率算法构建基于知识驱动的移动支付方式主题词提取模型，提取主题词；融合识别模型和提取模型，识别用户移动支付方式。本发明从海量上网行为数据中识别出支付事件，还能提取与移动支付方式相关的主题词，极大地提高了识别性能和识别效率。
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公开(公告)号：CN109189831A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810954292.0
申请日：2018-08-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/2458 , G06Q30/02
Abstract: 本发明涉及用户画像以及计算机应用技术，特别是涉及一种基于组合赋权的购车倾向用户识别方法，包括利用多种主观赋权方法分别得出用户指标的多种主观指标权重、多种客观赋权方法得出用户指标的多种客观指标权重；计算所有主观赋权方法和客观赋权方法的兼容性，并选出兼容性最大的赋权方法；构建基于改进理想点广义最小距离和最大熵原则的组合权系数目标函数；利用拉格朗日乘子判断目标函数的解是否是最优解，对最优解进行归一化处理并该解作为购车倾向指标综合权重；本发明将移动数据价值最大化同时寻找精确的购车倾向评价标准，设备要求相对简单，从海量数据中挖掘购车倾向用户，可应用于行业精准营销等领域，来对不同类型的用户实现定位产品营销。
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公开(公告)号：CN108389420A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810203079.6
申请日：2018-03-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G08G1/123
Abstract: 本发明涉及居民出行轨迹分析及计算机应用技术领域，提供了一种基于历史出行特征的公交乘客实时识别方法。首先融合公交车GPS数据和IC卡数据实现公交乘客的上车站点识别；然后通过对历史数据挖掘建立包含居民历史出行轨迹特征和站点历史上车率特征的历史出行特征库；最后根据将历史数据与历史出行特征库进行相似度匹配，完成乘客下车站点的实时识别；该方法成果可应用与居民出行轨迹分析、公交运营调度、城市建设规划等领域，提高准确地数据支撑。
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