【摘要】：隨著移動支付的快速發(fā)展和全面普及,支付數(shù)據(jù)規(guī)模也呈爆炸式增長,商家迫切希望利用用戶消費行為偏好,快速定位目標(biāo)消費群體,而對支付行為數(shù)據(jù)的有效挖掘是分析用戶消費偏好的必要手段。本文在企業(yè)委托的“大數(shù)據(jù)公共數(shù)據(jù)模型開發(fā)服務(wù)”項目支持下,利用移動數(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、時間和地點識別。本文針對傳統(tǒng)方法識別移動支付方式、時間和地點存在的精度差、效率低等問題,提出一種基于知識與數(shù)據(jù)共同驅(qū)動的移動用戶支付行為識別方法。在支付方式、時間和地點識別前引入支付事件識別,首先利用數(shù)據(jù)驅(qū)動模型對上網(wǎng)行為事件進(jìn)行識別,篩選出支付事件后,再利用知識驅(qū)動模型識別其支付方式、時間和地點,不僅提高了識別準(zhǔn)確率還改善了識別效率。在數(shù)據(jù)驅(qū)動模型方面,針對現(xiàn)有時間序列劃分方法對用戶上網(wǎng)行為劃分不精確等問題,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)動的用戶行為時間序列自動劃分方法,改善模型特征提取的有效性。并對劃分后的上網(wǎng)行為事件提取支付相關(guān)特征,利用機器學(xué)習(xí)分類模型進(jìn)行移動支付事件識別。在知識驅(qū)動模型方面,針對關(guān)鍵詞提取算法本身的缺陷及未考慮移動支付領(lǐng)域的知識特點,本文提出一種基于改進(jìn)TF-IDF的移動支付方式關(guān)鍵詞提取方法,并利用方差貢獻(xiàn)度的思想構(gòu)建移動支付方式關(guān)鍵詞庫,改善知識驅(qū)動模型中知識庫的有效性,從而提高移動支付方式識別性能。同時,本文根據(jù)移動信令數(shù)據(jù)中基站位置信息,構(gòu)建用戶行為位置信息庫,實現(xiàn)移動支付時間和地點識別。實驗結(jié)果表明,在數(shù)據(jù)驅(qū)動模型移動支付事件識別方面,本文所提基于事件驅(qū)動的用戶行為時間序列自動劃分方法在準(zhǔn)確率和召回率上均優(yōu)于對比方法;在知識與數(shù)據(jù)共同驅(qū)動模型方面,本文提出的知識與數(shù)據(jù)共同驅(qū)動的模型在_1F準(zhǔn)則下識別性能優(yōu)于對比方法,對不同移動支付方式識別分別達(dá)到了88.3%(支付寶)、86.7%(微信支付)和95.5%(無支付),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 移動信令數(shù)據(jù)移動信令數(shù)據(jù)是用戶和基站發(fā)生業(yè)務(wù)交互行為時，由移動運營商建設(shè)的手機信令采集系統(tǒng)采集用戶發(fā)生信令事件時的位置信息。在手機終端與移動通信網(wǎng)絡(luò)保持聯(lián)系的過程中，，這些聯(lián)系可能是定期或不定期、主動或被動地發(fā)生的，但是都會被一一記錄下來，所以移動信令數(shù)據(jù)能全面地反映出用戶實時地、連續(xù)地出行軌跡。移動信令數(shù)據(jù)除了用戶實時的位置更新數(shù)據(jù)外，還包括開關(guān)機、位置區(qū)、小區(qū)等數(shù)據(jù)。移動信令數(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 移動信令數(shù)據(jù)移動信令數(shù)據(jù)是用戶和基站發(fā)生業(yè)務(wù)交互行為時，由移動運營商建設(shè)的手機信令采集系統(tǒng)采集用戶發(fā)生信令事件時的位置信息。在手機終端與移動通信網(wǎng)絡(luò)保持聯(lián)系的過程中，這些聯(lián)系可能是定期或不定期、主動或被動地發(fā)生的，但是都會被一一記錄下來，所以移動信令數(shù)據(jù)能全面地反映出用戶實時地、連續(xù)地出行軌跡。移動信令數(shù)據(jù)除了用戶實時的位置更新數(shù)據(jù)外，還包括開關(guān)機、位置區(qū)、小區(qū)等數(shù)據(jù)。移動信令數(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)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F724.6;F832.2;TN929.5

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