[发明专利]一种基于电信大数据的家庭成员识别聚类方法

摘要

本发明公开了一种基于电信大数据的家庭成员识别聚类方法。包括：从通话频次、通信连接位置等信息，探索家庭成员之间的通信联系特征，以统计周期作为计算时长，利用通信连接信令位置信息，分别计算用户与其他用户夜间共宿地累计时长，建立两个节点之间的边权模型，同证件的两个用户节点加大关系权重，确定边权阈值，以选取出家庭群体的核心成员，根据用户与已确定成员间存在通话比例和一定阈值的关系确定家庭成员，最后将高度近似的家庭群体进行合并处理，并剔除孤立节点联系等干扰因素。该方法解决了现有技术中根据套餐及用户消费信息进行目标用户定位不准确，营销效率低的技术问题。达到了准确定位目标用户，有效管控营销资源的技术效果。

主权项

1.一种基于基于电信大数据的家庭成员识别聚类方法，其特征在于：每个手机用户都是电信社交网络中的一个节点，连接两个节点的边的权重代表了彼此的通信联系特征。基于电信大数据来识别家庭群体，就相当于在电信社交网络中识别出符合特定边权条件的多边形子图，从时间、通话频次、通信连接位置、交往圈、身份信息，探索家庭成员之间的通信联系特征，其步骤如下：以具有稳定联系特点的交往圈为数据基础；以一个统计时间段为计算时长，利用通信连接信令位置信息，分别计算用户与交往圈其他用户夜间共宿地累计时长，建立两个节点之间的家庭成员关系的边权模型，以反映两者属于同一家庭的概率；优化边权模型，同证件的两个用户节点加大关系权重；基于边权模型进行边权统计分析，确定边权阈值，以选取出家庭群体的核心成员；计算交往圈中未确定为家庭成员的用户与已确定成员间存在通话关系比例，比例大于一定阈值，则确定为家庭成员；将高度近似的家庭群体进行合并处理，并剔除孤立节点联系等干扰因素。