[发明专利]目标行为识别系统

说明书

本发明涉及一种目标行为识别系统，实现步骤S1、从第二数据库中选取P个第一样本用户i d组成训练样本i d集，从第一数据库中获取每一第一样本用户i d的预设M个特征信息；步骤S2、基于P个第一样本用户i d的对应的预设M个特征信息中每一特征信息对目标行为的贡献度选择第一特征信息；步骤S3、从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，并构建第一特征向量，步骤S4、从第一数据库中获取待测用户i d的第一特征信息，并构建对应的第一特征向量；步骤S5、获取待测用户i d的第一特征向量与所有第一样本用户i d对应的第一特征向量的向量距离，并基于确定用户i d所属的行为类别标签。本发明提高了目标行为的识别效率和准确度。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种目标行为识别系统。

背景技术

目前传统的对目标行为的识别技术主要是依靠人工对历史上确定存在目标行为记录的人员进行特征筛选分析，建立多种判断规则，通过判断规则预测待识别用户是否存在目标行为。但是，随着大数据时代的到来，用户的特征数量和种类数据巨大，这便会造成人工筛选目标行为所对应的用户特征以及审核的工作量很大，识别目标行为的效率低。此外，人工建立的判断规则往往更倾向于具有可解释性的特征，而不具有可解释性的特征往往容易被忽略，但有些不具有可解释性的特征也是对目标行为识别结果贡献度大的特征，这便造成目标行为且准确度低，由此可知，如何提高目标行为的识别效率和准确度成为亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明目的在于，提供一种目标行为识别系统，提高了目标行为的识别效率和准确度。

根据本发明一方面，提供了一种目标行为识别系统，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。

本发明与现有技术相比具有明显的优点和有益效果。借由上述技术方案，本发明提供的一种目标行为识别系统可达到相当的技术进步性及实用性，并具有产业上的广泛利用价值，其至少具有下列优点：

本发明通过确定各类特征信息对判定目标行为的贡献度，将根据贡献度筛选后的特征信息类型作为向量化的参数特征，筛选出对预测有实质作用的特征信息类型，不但将海量的用户特征信息精简，同时，又能给不具有解释性的特征信息留有使用空间，减少了计算量，提高了目标行为的识别效率和准确度。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图,详细说明如下。

附图说明