[发明专利]基于使用行为区分电视归属属性的系统与方法

权利要求书

1.一种基于使用行为区分电视归属属性的方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一：将电视激活当天开机时间小于一时间设定值且激活后不再开机的、以及所述电视与工厂的距离小于一距离设定值的判定为工厂库存电视；反之，则将所述电视判定为卖场电视或用户终端；

步骤二：收集所述卖场电视或用户终端的使用行为数据，将所述使用行为数据做k-means聚类，根据聚类后各数据在质心中的值的分布来确定对电视归属属性分类有用的数据；

步骤三：根据k-means聚类得到的对电视归属属性分类有用的数据重新做k-means聚类，聚类得到的质心用于计算GMM算法的初始期望、方差，以及初始分布概率；

步骤四：用步骤三中计算出来的参数对卖场电视、用户终端做GMM聚类，得到卖场电视和用户终端的正态分布的期望和标准差，以及某一电视属于所述卖场电视或用户终端的概率，根据概率大小确定电视的归属属性。

2.根据权利要求1所述的基于使用行为区分电视归属属性的方法，其特征在于所述步骤一中的时间设定值为5分钟。

3.根据权利要求1所述的基于使用行为区分电视归属属性的方法，其特征在于所述使用行为数据包括：最近卖场的大概距离、某段时间内平均整机开机时长、平均主场景的使用次数和时长、平均app的使用次数和时长。

4.根据权利要求1所述的基于使用行为区分电视归属属性的方法，其特征在于所述步骤二的k-means聚类中，观察聚类后各类类型的质心对应到各数据的值，如果某类数据在各质心的值层次分明，那么这类数据能有效分类，如果某类数据在各质心较相近，或毫无规律，则它对有效分类作用不大。

5.根据权利要求1所述的基于使用行为区分电视归属属性的方法，其特征在于所述步骤二中筛选后得到的对电视归属属性分类有用的数据包括终端与卖场的距离和整机开机时长。

6.根据权利要求1所述的基于使用行为区分电视归属属性的方法，其特征在于还包括定期抽样用户终端，并计算该用户终端被判定为卖场类的比例。

7.根据权利要求6所述的基于使用行为区分电视归属属性的方法，其特征在于还包括定期查询在卖场展示终端的mac，并查看这些mac被判定为用户终端的比例。

8.根据权利要求7所述的基于使用行为区分电视归属属性的方法，其特征在于在步骤6与步骤7的比例之和大于一设定比例值的情况下，将数据平台上所有终端重新做GMM聚类。

9.根据权利要求1所述的基于使用行为区分电视归属属性的方法，其特征在于还包括终端属性状态更新：

每天检查已被分为工厂的终端是否有开机，在有开机的情况，则该终端不再为工厂类，判定被置为卖场或者用户状态。

10.一种实现如权利要求1所述方法的基于使用行为区分电视归属属性的系统，其特征在于包括以下：

用于实现将电视激活当天开机时间小于一时间设定值且激活后不再开机的、以及所述电视与工厂的距离小于一距离设定值的判定为工厂库存电视，反之，则将所述电视判定为卖场电视或用户终端的模块；

用于实现收集所述卖场电视或用户终端的使用行为数据，将所述使用行为数据做k-means聚类，根据聚类后各数据在质心中的值的分布来确定对电视归属属性分类有用的数据的模块；

用于实现根据k-means聚类得到的对电视归属属性分类有用的数据重新做k-means聚类，聚类得到的质心用于计算GMM算法的初始期望、方差，以及初始分布概率的模块；

用于实现根据计算出来的参数对卖场电视、用户终端做GMM聚类，得到卖场电视和用户终端的正态分布的期望和标准差，以及某一电视属于所述卖场电视或用户终端的概率，根据概率确定电视的归属属性的模块。