[发明专利]目标行为识别系统

权利要求书

1.一种目标行为识别系统，其特征在于，

包括预先构建的第一数据库、第二数据库和处理器，存储有计算机程序的存储器，其中，所述第一数据库用于存储用户特征记录，所述用户特征记录字段包括用户和对应的预设M个特征信息(C1，C2，…CM)；所述第二数据库用于存储样本目标行为的记录，所述样本目标行为记录的字段包括样本用户id和目标行为数值字段，所述目标行为数值字段为0，表示样本用户不具有目标行为，所述目标行为数值字段为1，表示样本用户具有目标行为；

所述处理器执行所述计算机程序实现以下步骤:

步骤S1、从所述第二数据库中选取P个第一样本用户id组成训练样本id集，从所述第一数据库中获取每一第一样本用户id对应的预设M个特征信息(C1，C2，…CM)；

步骤S2、基于P个第一样本用户id的对应的预设M个特征信息(C1，C2，…CM)中每一特征信息对目标行为的贡献度从预设M个特征信息中选择第一特征信息(c1,c2,…cm),m小于M；

步骤S3、从所述第一数据库中获取每一第一样本用户对应的第一特征信息，并构建对应的第一特征向量，

步骤S4、从所述第一数据库中获取待测用户id对应的第一特征信息，并构建对应的第一特征向量；

步骤S5、获取所述待测用户id的第一特征向量与所有第一样本用户id对应的第一特征向量的向量距离，并基于所述向量距离确定所述用户id所属的行为类别标签。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，

所述步骤S1包括：

步骤S11、基于所述待测用户id的特征信息从所述第一数据库中获取与所述待测用户具有预设关联关系的用户id，构建目标样本集合；

步骤S12、从所述第二数据库中选取P个属于所述目标样本集合的第一样本用户id组成所述训练样本id集。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，

所述系统还包括第三数据库和信息交互界面，所述第三数据库用于存储对目标行为具有可解释性的用户特征记录，所述对目标行为具有可解释性的用户特征记录包括用户id和预设N个可解释性特征信息(D1，D2，…DN)，N小于M，所述处理器执行所述计算机程序还实现以下步骤:

步骤S6、从所述可解释性特征信息(D1，D2，…DN)和所述第一特征信息(c1,c2,…cm)中选择n个第二特征信息(d1,d2,…dn),n小于M；

步骤S7、判断所述步骤S5判断的行为类别标签是否为具有目标行为类别标签，若是，则执行步骤S7；

步骤S8、从所述第一数据库中获取所述待测用户id对应的第二特征信息，并呈现在信息交互界面上，若接收到用户基于所述待测用户id对应的第二特征信息发送的确认指令，则确定所述待测用户id具有目标行为。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，

(C1，C2，…CM)包含(D1，D2，…DN)。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，

所述步骤S2包括步骤S21、步骤S22和步骤S23中的至少一个步骤：

步骤S21、基于P个第一样本用户id的对应的特征信息确定Ci对于实现目标行为的IV值IVi，i的取值为1到M，将IVi大于预设IV阈值的Ci确定为第一特征信息；

步骤S22、基于P个第一样本用户id的对应的特征信息确定Ci对于实现目标行为的KS值KSi，i的取值为1到M，将KSi大于预设KS阈值的Ci确定为第一特征信息；

步骤S23、基于P个第一样本用户id的对应的特征信息确定Ci对于实现目标行为的WOE值WOEi，i的取值为1到M，将WOEi的绝对值大于预设WOE阈值的Ci确定为第一特征信息。

6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，

所述步骤S5中，采用KNN算法获取所述待测用户id的第一特征向量与所有第一样本用户id对应的第一特征向量的向量距离，并基于所述向量距离确定所述用户id所属的行为类别标签。