[发明专利]交易行为识别方法和交易行为识别系统

权利要求书

1.一种交易行为识别方法，其特征在于，包括：

步骤101、每隔预设间隔时间采集移动终端的无线信号；

步骤102、基于所述无线信号获取所述移动终端的身份信息和信号强度；

步骤103、根据在有效时间段内获取到的所述移动终端的所述身份信息和无线信号强度，识别所述移动终端对应的用户是否存在交易行为，所述有效时间段为从第一次采集到所述移动终端的无线信号所对应的时间点至最后一次采集到所述移动终端的无线信号所对应的时间点所对应的时间段；

其中，所述步骤103具体包括：

步骤1031a、对在所述有效时间段内获取到的所述移动终端的无线信号强度，按照预设映射规则映射为对应的信号强度等级，并按照时间先后顺序生成所述移动终端在所述有效时间段内的信号强度等级序列：

{Q₁，Q₂，……Q_n}

其中，n为整数，Q_n表示在有效时间段内第n次采集到所述移动终端的无线信号对应的信号强度等级.

步骤1032a、建立基于预设隐含状态集合和信号强度等级集合的隐马尔可夫模型；

其中，信号强度等级集合Q＝{q₁，q₂，……q_m}；

q₁，q₂，……q_m为预先划分出的m个不同的信号强度等级；

预设隐含状态集合S＝{S₁，S₂，S₃，S₄}；

S₁、S₂、S₃、和S₄分别对应的隐含状态为：进店状态、等待交易状态、正在交易状态和离店状态；

初始状态概率矩阵π＝[P(S₁)，P(S₂)，P(S₃)，P(S₄)]；

P(S₁)、P(S₂)、P(S₃)和P(S₄)分别为预设的第一次采集到所述移动终端的无线信号时所述用户处于进店状态、等待交易状态、正在交易状态以及离店状态的概率；

隐含状态转移概率矩阵A

P(S_i丨S_j)表示预设的由前一隐含状态S_i转移至后一隐含状态S_j的概率，其中1≤i≤4，1≤j≤4，i、j均为整数；

观测状态转移概率矩阵B

P(q_k丨S_j)表示预设的在隐含状态是Sj条件下信号强度等级为q_k的概率，其中1≤k≤m；

观测状态序列为所述信号强度等级序列；

步骤1033a、基于建立的隐马尔可夫模型采用维特比算法来求解所述观测状态序列对应的隐含状态序列；

步骤1034a、基于求解出的隐含状态序列判断所述移动终端对应的用户是否存在交易行为。

2.根据权利要求1所述的交易行为识别方法，其特征在于，所述步骤1034a具体包括：

步骤10341a、检测求解出的隐含状态序列中是否存在所述正在交易状态；

若检测出所述隐含状态序列中存在所述正在交易状态，则判断出所述移动终端对应的用户存在交易行为；否则，则判断出所述移动终端对应的用户不存在交易行为。

3.根据权利要求2所述的交易行为识别方法，其特征在于，在检测出所述隐含状态序列中存在所述正在交易状态之后，还包括：

步骤1035a、获取所述隐含状态序列中位于最后的一个正在交易状态所对应的时间点，并作为所述用户的交易行为的交易时间点。

4.根据权利要求2所述的交易行为识别方法，其特征在于，在步骤1035a之后还包括：

步骤1036a、建立所述身份信息和所述交易时间点的对应关系，并进行存储。