[发明专利]一种基于用户画像的人员定位方法

说明书

本发明提供了一种基于用户画像的人员定位方法，首先，获取真实的个人历史交易记录，然后，通过jieba分词对交易词条进行分词，将分词和创建的行为标签字典进行比对，得到当天的行为标签刻画，并使用词云进行可视化。通过对IP地址以及商品交易地址进行地理编码，得到经纬度，结合地图API进行地图标记。最后使用分别对两个维度进行积分累加处理，最终得到个人的行为标签和地理活动范围。该方法在对用户画像的时空维度进行了详细的刻画，能够准确的分析出个人一段时间内的时空路线，提供未来可能发生违反安保、盗窃财产行为的时间和地点，从而给出有效的治理建议，为实际破案提供辅助，得到对案件起关键作用的线索。该方法可以为破案人员提供破案依据，极大地缩短破案时间，提高执行效率。

技术领域

本发明涉及作案人员案例，主要涉及自然语言处理，用户画像等技术，具体涉及一种基于用户画像的人员定位方法。

背景技术

现在盗窃财产行为呈高发态势，并且呈现出专业化、职业化、团伙化和跨区域的特点。这些行为发案率高但是破案率低，严重影响社会安保状况、人民生活质量和经济增长。因此，治理这些盗窃财产行为是实现社会安保稳定和保护人民群众生命财产安全的重要保障。

在传统工作模式下，相关部门的行动往往为被动响应、寻迹追踪、经验驱动、人力密集和碎片治理。在通常情况下，相关人员通过典型案例的整合获取经验，但是该经验需要长时间来积累，并且受不同执行人员学习能力的限制。传统的巡逻也普遍存在全时空巡逻和随机巡逻两种工作方式。这些巡逻方式对人力物力均造成很大浪费。随着我国各类案件明显增多，传统的经验模式已经难以应对日益严峻复杂的社会安保维稳状况。

专业人员破案经验的价值是毋庸置疑的，但更需要将经验逐步转化为机器可处理的数据特征，进而更有效地积累和利用经验。在这一背景下，人员定位技术可以为相关部门提供未来可能发生违反安保、盗窃财产行为的时间和地点，从而给出有效的治理建议，为实际破案提供辅助，是提升破案效率的重要途径。

发明内容

本申请基于目前传统破案模式存在消耗大量人力物力和碎片化治理，并且需要长期的案件经验等问题，提出了一种基于用户画像的人员定位方法。在时间维度，通过对历史交易商品记录进行分词，并且将每天的行为标签化并且使用词云进行可视化展示，在空间维度，通过对登录账户IP等地址进行地理编码，得到行为活动地址范围，并且调用地图对地址范围进行可视化。最终分析得到个人的行为标签和地理活动范围，采用最长公共子序列算法判定是否含有同行人员。

为实现上述目的，本申请采用以下技术方案予以实现：

S1：获取真实的个人历史交易记录；

对于调取的个人历史交易记录，包含“登录IP”，“个人基本信息”，“交易记录”，“账户明细”四个信息表，如图2所示。

S2：创建个人日常行为标签字典；

基于专业破案人员的经验，对“个人交易记录”进行类别分析，并对所有交易内容按照类别创建字典，其中字典的键主要包含“个人财务”，“个人路线”，“生活习性”，“娱乐”四大类，其对应的值分别为{‘银行’，‘花呗’，‘支付宝’，…}，{‘滴滴’，‘酒店’，‘小卖部’，…}，{‘餐馆’，‘按摩’，‘小吃’，…}，{‘网吧’，‘洗浴’，‘足疗’，…}，且字典可以实时进行更新，具体如图3。

S3：通过交易日期，对交易商品在时间维度上进行分析，得到该时间维度下的行为标签；

首先根据交易日期进行排序，保证时间的先后顺序，比如[‘1 月1日’,‘1月3日’,…,‘3月10日’，…]；然后再对每一条交易商品记录使用精确模式的jieba分词，jieba分词支持三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式，本发明采用精确模式对词条做到最精确的切分，切分过程如图4所示。

词条切分之后根据创建好的行为标签字典，当词条切分后的词包含于字典的某个“键值对”中，那么其键对应的标签就作为当天的行为标签。允许同一天包含多个行为标签。