申请/专利权人：杭州可当科技有限公司

申请日：2024-03-21

公开（公告）日：2024-05-31

公开（公告）号：CN117932311B

主分类号：G06F18/213

分类号：G06F18/213;G06F18/23;G06F18/24

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.31#授权;2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明涉及用户智能识别技术领域，具体涉及基于5G网络的智能上网终端的用户智能识别方法，该方法包括：采集用户特征数据；将采集周期内所有的用户特征数据进行聚类，将聚类簇的数量记为用户数量；根据各用户聚类簇内用户特征数据中每个特征的差异构建每个特征的显著性；根据用户特征数据之间的距离以及每个特征的重要性的聚类结果得到每个特征的特征修正显著性，筛选出重要特征；根据重要特征对当日与历史采集的用户特征数据进行聚类，识别当日用户特征数据的操作用户。本发明旨在降低用户特征数据的维度，提高基于用户特征的精准识别。

主权项：1.基于5G网络的智能上网终端的用户智能识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集用户特征数据，所述用户特征数据包括用户访问频率、访问总时长、各个功能模块使用时间、视频文章平均停留时间、观看类型、用户使用地理位置、用户触屏平均压力大小、用户触屏平均滑动方向、滑动起始结束位置以及信息采集时间；将采集周期内所有的用户特征数据进行聚类，将聚类簇的数量记为用户数量；根据各用户聚类簇内用户特征数据中每个特征的差异构建各用户每个特征的簇内波动性；根据各用户每个特征的簇内波动性以及特征之间的数值差异构建各用户任意两个特征之间的差异性；根据各用户任意两个特征之间的差异性以及各用户每个特征的簇内波动性构建各用户每个特征的重要性；根据所有任意两个用户在每个特征之间的重要性差异构建每个特征的显著性；根据用户特征数据之间的距离构建每个特征的特征识别必要性；根据每个特征的特征识别必要性以及每个特征的重要性的聚类结果构建每个特征的特征修正因子；根据每个特征的显著性以及特征修正因子得到每个特征的特征修正显著性；对所有特征的特征修正显著性采用大津阈值法得到大津阈值，将大于大津阈值的特征修正显著性对应的特征记为重要特征；根据重要特征对当日与历史采集的用户特征数据进行聚类，识别当日用户特征数据的操作用户；所述根据每个特征的特征识别必要性以及每个特征的重要性的聚类结果构建每个特征的特征修正因子，包括：获取每个特征在所有用户中的最大重要性；将每个特征在所有用户的重要性进行聚类，得到两个聚类簇；将重要性的和值最大的聚类簇记为最大聚类簇；计算所有用户在每个特征的重要性与所述最大重要性的差值绝对值的和值；计算所述和值与所述最大重要性的乘积；计算所述乘积与所述最大聚类簇内的元素数量的比值；将所述比值与每个特征的特征识别必要性的乘积作为每个特征的特征修正因子；所述根据每个特征的显著性以及特征修正因子得到每个特征的特征修正显著性，包括：计算每个特征的特征修正因子的归一化值与数字1的和值；将每个特征的显著性与所述和值的乘积作为每个特征的特征修正显著性。

全文数据：

权利要求：

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