[发明专利]一种面向智能终端的深度分析与用户画像系统及方法

权利要求书

1.一种面向智能终端的深度分析与用户画像系统，其特征在于：包括个人计算机和服务器；

所述个人计算机用于对已经获取到的数据进行存储分类以及数据挖掘与分析、数字画像操作；

所述服务器用于保存用户信息、保存案件信息以及提取案件信息，便于相关警务人员以及司法人员对相关案件进行即时查询，提高工作效率，减轻工作复杂度。

2.根据权利要求1所述的面向智能终端的深度分析与用户画像系统，其特征在于：所述服务器包括保存用户信息的服务器、保存案件信息的服务器、提取案件信息的服务器；

所述保存用户信息的服务器用于保护合法用户的个人账号信息，包括用户的用户名、口令和以及用于数字签名的特征信息；所述保存案件信息的服务器将保存全国违法犯罪人员信息、全国人口信息、全国被盗抢汽车信息、全国公安人事管理信息；所述提取案件信息的服务器系统将通过权限机制判定用户是否有权限阅览案件信息以及提取相关案件信息，将案件信息传输到个人计算机，供警务人员以及司法人员得到更多可用信息。

3.一种面向智能终端的深度分析与用户画像方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：提取数据；

步骤2：数据预处理；

步骤3：数据画像；

步骤4：数据融合；

步骤5：人物画像。

4.根据权利要求3所述的面向智能终端的深度分析与用户画像方法，其特征在于：步骤1中所述提取数据，包括从智能手机端获取数据以及在个人计算机上对数据进行提取、分类、存储；具体实现包括以下子步骤：

步骤1.1：手机短信提取；

步骤1.2：手机联系人提取；

步骤1.3：手机通话记录提取；

步骤1.4：手机应用程序提取；

步骤1.5：即时通讯信息提取；

步骤1.6：邮箱信息提取；

步骤1.7：浏览器信息提取：

步骤1.8：手机浏览器信息提取。

5.根据权利要求3所述的面向智能终端的深度分析与用户画像方法，其特征在于：步骤2中所述数据预处理，具体过程是对原始数据进行预处理，一般情况下收集到的数据都不适合直接运用数据挖掘算法进行计算，还有些数据虽然适合计算，但是需要进行归一化操作，这些都是数据预处理部分。通过对提取的手机数据进行恢复、筛选以及剔除部分无用信息，形成一个有效信息的集合，提高工作效率，降低复杂度。

6.根据权利要求3所述的面向智能终端的深度分析与用户画像方法，其特征在于：步骤3中所述数据画像包括对手机持有人的社交网络画像、移动轨迹画像和用户偏好画像。

7.根据权利要求6所述的面向智能终端的深度分析与用户画像方法，其特征在于：所述社交网络画像是通过对手机持有者的交信息进行关联分析，其中包括对单部手机的分析和多部手机的分析；通过对单部手机的社交网络画像，构建出手机持有者的社交网络圈，筛选出司法机关以及警务人员所需的手机持有者的可靠、有效的通信内容；通过对多部手机的社交网络画像，找到手机持有者与手机持有者之间的关系，并且利用E-charts技术形象化的展示出效果，通过机器学习算法得到一张深度关联分析表，综合所有的社交信息，找到与该手机持有者最亲密的手机持有者。

8.根据权利要求6所述的面向智能终端的深度分析与用户画像方法，其特征在于：所述移动轨迹画像是通过应用程序以及基站、WiFi信息的提取，构造出手机持有者的移动路线，了解到手机持有者曾经去过的地方，从而加大了找到线索和证据的机会。

9.根据权利要求6所述的面向智能终端的深度分析与用户画像方法，其特征在于：所述用户偏好画像是通过手机用户的应用程序和网页的访问记录，实现手机用户偏好画像功能，推断出用户的性格、喜好、职业，帮助司法人员以及警务人员进行人物画像。

10.根据权利要求6所述的面向智能终端的深度分析与用户画像方法，其特征在于：步骤5中所述人物画像，是根据对手机持有人的社交网络画像、移动轨迹画像和用户偏好画像进行综合分析，运用数据融合技术将所有这些异源信息进行统一处理，综合分析，从而能够更好地得到更加高效率的证据，形成时间、空间以及手机持有人行为习惯的画像，最终实现现实模拟。