【摘要】：隨著移動(dòng)支付的快速發(fā)展和全面普及,支付數(shù)據(jù)規(guī)模也呈爆炸式增長(zhǎng),商家迫切希望利用用戶消費(fèi)行為偏好,快速定位目標(biāo)消費(fèi)群體,而對(duì)支付行為數(shù)據(jù)的有效挖掘是分析用戶消費(fèi)偏好的必要手段。本文在企業(yè)委托的“大數(shù)據(jù)公共數(shù)據(jù)模型開(kāi)發(fā)服務(wù)”項(xiàng)目支持下,利用移動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶支付行為偏好分析,主要包括用戶發(fā)生支付的方式、時(shí)間和地點(diǎn)識(shí)別。本文針對(duì)傳統(tǒng)方法識(shí)別移動(dòng)支付方式、時(shí)間和地點(diǎn)存在的精度差、效率低等問(wèn)題,提出一種基于知識(shí)與數(shù)據(jù)共同驅(qū)動(dòng)的移動(dòng)用戶支付行為識(shí)別方法。在支付方式、時(shí)間和地點(diǎn)識(shí)別前引入支付事件識(shí)別,首先利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型對(duì)上網(wǎng)行為事件進(jìn)行識(shí)別,篩選出支付事件后,再利用知識(shí)驅(qū)動(dòng)模型識(shí)別其支付方式、時(shí)間和地點(diǎn),不僅提高了識(shí)別準(zhǔn)確率還改善了識(shí)別效率。在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型方面,針對(duì)現(xiàn)有時(shí)間序列劃分方法對(duì)用戶上網(wǎng)行為劃分不精確等問(wèn)題,本文利用用戶上網(wǎng)行為數(shù)據(jù)中事件的特性,提出一種基于事件驅(qū)動(dòng)的用戶行為時(shí)間序列自動(dòng)劃分方法,改善模型特征提取的有效性。并對(duì)劃分后的上網(wǎng)行為事件提取支付相關(guān)特征,利用機(jī)器學(xué)習(xí)分類模型進(jìn)行移動(dòng)支付事件識(shí)別。在知識(shí)驅(qū)動(dòng)模型方面,針對(duì)關(guān)鍵詞提取算法本身的缺陷及未考慮移動(dòng)支付領(lǐng)域的知識(shí)特點(diǎn),本文提出一種基于改進(jìn)TF-IDF的移動(dòng)支付方式關(guān)鍵詞提取方法,并利用方差貢獻(xiàn)度的思想構(gòu)建移動(dòng)支付方式關(guān)鍵詞庫(kù),改善知識(shí)驅(qū)動(dòng)模型中知識(shí)庫(kù)的有效性,從而提高移動(dòng)支付方式識(shí)別性能。同時(shí),本文根據(jù)移動(dòng)信令數(shù)據(jù)中基站位置信息,構(gòu)建用戶行為位置信息庫(kù),實(shí)現(xiàn)移動(dòng)支付時(shí)間和地點(diǎn)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型移動(dòng)支付事件識(shí)別方面,本文所提基于事件驅(qū)動(dòng)的用戶行為時(shí)間序列自動(dòng)劃分方法在準(zhǔn)確率和召回率上均優(yōu)于對(duì)比方法;在知識(shí)與數(shù)據(jù)共同驅(qū)動(dòng)模型方面,本文提出的知識(shí)與數(shù)據(jù)共同驅(qū)動(dòng)的模型在_1F準(zhǔn)則下識(shí)別性能優(yōu)于對(duì)比方法,對(duì)不同移動(dòng)支付方式識(shí)別分別達(dá)到了88.3%(支付寶)、86.7%(微信支付)和95.5%(無(wú)支付),滿足模型應(yīng)用需求。
【圖文】：

圖 2.2 上網(wǎng)日志原始數(shù)據(jù)2.1.2 移動(dòng)信令數(shù)據(jù)移動(dòng)信令數(shù)據(jù)是用戶和基站發(fā)生業(yè)務(wù)交互行為時(shí)，由移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商建設(shè)的手機(jī)信令采集系統(tǒng)采集用戶發(fā)生信令事件時(shí)的位置信息。在手機(jī)終端與移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)保持聯(lián)系的過(guò)程中，，這些聯(lián)系可能是定期或不定期、主動(dòng)或被動(dòng)地發(fā)生的，但是都會(huì)被一一記錄下來(lái)，所以移動(dòng)信令數(shù)據(jù)能全面地反映出用戶實(shí)時(shí)地、連續(xù)地出行軌跡。移動(dòng)信令數(shù)據(jù)除了用戶實(shí)時(shí)的位置更新數(shù)據(jù)外，還包括開(kāi)關(guān)機(jī)、位置區(qū)、小區(qū)等數(shù)據(jù)。移動(dòng)信令數(shù)據(jù)的部分原始數(shù)據(jù)如圖 2.3 所示。

圖 2.2 上網(wǎng)日志原始數(shù)據(jù)2.1.2 移動(dòng)信令數(shù)據(jù)移動(dòng)信令數(shù)據(jù)是用戶和基站發(fā)生業(yè)務(wù)交互行為時(shí)，由移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商建設(shè)的手機(jī)信令采集系統(tǒng)采集用戶發(fā)生信令事件時(shí)的位置信息。在手機(jī)終端與移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)保持聯(lián)系的過(guò)程中，這些聯(lián)系可能是定期或不定期、主動(dòng)或被動(dòng)地發(fā)生的，但是都會(huì)被一一記錄下來(lái)，所以移動(dòng)信令數(shù)據(jù)能全面地反映出用戶實(shí)時(shí)地、連續(xù)地出行軌跡。移動(dòng)信令數(shù)據(jù)除了用戶實(shí)時(shí)的位置更新數(shù)據(jù)外，還包括開(kāi)關(guān)機(jī)、位置區(qū)、小區(qū)等數(shù)據(jù)。移動(dòng)信令數(shù)據(jù)的部分原始數(shù)據(jù)如圖 2.3 所示。
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：F724.6;F832.2;TN929.5

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本文編號(hào)：2686274