[发明专利]基于移动手机app使用行为数据的多序列对比分类方法

权利要求书

1.一种基于移动手机app使用行为数据的多序列对比分类方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1，收集若干移动手机用户的app使用行为数据，形成用户行为序列；

步骤2，对用户行为序列进行全局匹配，并且构建距离矩阵；

步骤3，对距离矩阵采取非加权分组平均法进行建树，从而分类。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤1中，对收集的若干移动手机用户的app使用行为数据进行处理，形成用户行为序列的具体方法是：

步骤11，收集若干移动手机用户的app使用行为数据，user(p):[(X1,t1),(X2,t2),…]，其中，p为第p个用户，X1,X2,…表示使用的第1,2,…个app，t1,t2,…表示对应app的使用时长；

步骤12，将使用时长小于阈值的app使用行为数据作为噪声删除，仅按序提取app得到新的序列作为用户行为序列user(p):[X01,X02,…]。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤2的具体过程是：

步骤21，采用动态规划的Needleman-Wunsch算法，得到用户行为序列得分最高的匹配方式；

步骤22，对各移动手机用户利用全局匹配算法进行两两对比，基于序列两两对比的结果添加第三个序列，进行多序列对比；

多序列联配的LCS定义如下：

对于由(u1,u2,u3,...,un)组合得到的联配序列组合[A1₁ A2₁ A3₁ ... An₁ A1₂ A2₂A3₂ ... An₂ A1₃ A2₃ A3₃ ... An₃ .... A1_i A2_i A3_i ... An_i]，其与另一个独立序列的LCS计算方式定义如下：

LCS(i,j)

＝LCS(A1₁ A2₁ A3₁ ... An₁ A1₂ A2₂ A3₂ ... An₂ A1₃ A2₃ A3₃ ... An₃ .... A1_i A2_iA3_i ... An_i,c₁ c₂ c₃ c₄ ... c_j)，其中0≤i≤N，0≤j≤M

对于1≤i≤N，1≤j≤M，有公式：

步骤23，根据全局匹配结果计算序列两两之间的相似度矩阵，即为距离矩阵。