一种情境感知的移动终端烟草信息推送方法技术

本发明专利技术涉及一种情境感知的移动终端烟草信息推送方法，该方法包括以下的步骤：一、训练分类模型：二、获取高级情境：三、推送烟草信息：本发明专利技术针对传统信息推送没有考虑用户所处情境，现如今信息推送情境感知能力较弱的问题，提出一种新的情境感知的移动终端信息推送方法，与现有的方法相比，其优点在于：1)在情境感知时使用了多种情境；2)通过低级情境建立了更符合用户认知习惯的高级情境；3)在一定程度上解决了推送时机的问题，使得信息推送更加智能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及情境感知的信息推送，具体涉及一种情境感知的移动终端烟草信息推送方法。
技术介绍
随着大数据时代的到来，海量的信息充斥在用户的日常生活中，如何快速便捷的找到需要的信息成为一件困难的事；另一方面，随着移动互联网的不断发展，越来越多的用户习惯在移动终端上获取信息，相比传统的互联网方式，用户获取信息变得更加随心所欲，然而同样会面临信息爆炸的灾难。移动终端上的信息推送功能作为一种信息的过滤推荐机制，在一定程度上减轻了用户筛选信息的负担，同时让用户能够发现新的感兴趣的信息，因此越来越多的移动应用加入了信息推送功能。最简单的信息推送只是简单的将新的信息推送出去，没有考虑推送对象和推送时机。这样会导致不需要该信息的用户收到该信息后产生反感，久而久之就会卸载该应用；收到信息的时机不对会影响信息的价值从而降低用户体验。随着传感设备技术的迅速发展，情境感知作为一种能够充分利用移动终端传感数据，智能的分析用户所处的情境，提供个性化服务的技术，越来越得到用户的青睐。最常见的情境感知应用是位置导航服务，利用移动终端的GPS和Wi-Fi等传感设备，推测用户所处的地理位置，提供相关的服务，如基于地理位置的信息推送等，这在一定程度上解决了找到合适的推送对象的问题。然而地理位置是以经纬度或者地址表示的，不符合用户的认知习惯，同时推送时机的选择也需要更多情境的感知才能有效解决。现如今基于情境感知技术的信息推送的情境感知能力较弱，一般只使用一r>种情境，并且该情境不容易被用户理解。
技术实现思路
本专利技术要解决的问题是如何使用多种低级情境建立符合用户认知习惯的高级情境，从而增强情境感知能力，更智能的向用户推送烟草信息。为了解决上述问题，本专利技术提出一种情境感知的移动终端烟草信息推送方法。本专利技术首先确定移动终端用户是吸烟者、吸烟者家属还是烟草行业从业人员，然后通过移动终端获取用户的各种低级情境信息(如位置、加速度等)，并在低级情境信息基础上进行特征提取，建立高级情境信息(如语义化场所、活动等)分类模型，最后融合用户类型及其高级情境信息，结合预设规则确定向用户推送的烟草信息。为了实现上述的目的，本专利技术采用了以下的技术方案：一种情境感知的移动终端烟草信息推送方法，该方法包括以下的步骤：一、训练分类模型：步骤1，通过移动终端上的传感设备采集用户的低级情境信息：使用GPS传感设备采集用户的GPS位置信息，通过加速度传感设备采集用户的加速度信息；步骤2，对低级情境信息分别提取特征构建特征向量：对GPS位置信息进行聚类得到GPS访问地点然后提取时间模式特征构建GPS特征向量，对加速度信息进行切割得到加速度帧然后提取统计和频域特征构建加速度特征向量；步骤3，基于一系列正确标注了高级情境信息的特征向量分别训练分类模型：使用正确标注了语义化场所的GPS特征向量训练语义化场所分类模型，使用正确标注了活动的加速度特征向量训练活动分类模型；二、获取高级情境：步骤1，通过移动终端上的传感设备采集用户的高级情境信息：使用GPS传感设备采集用户的GPS位置信息，通过加速度传感设备采集用户的加速度信息；步骤2，对高级情境信息分别提取特征构建特征向量：对GPS位置信息进行聚类得到GPS访问地点然后提取时间模式特征构建GPS特征向量，对加速度信息进行切割得到加速度帧然后提取统计和频域特征构建加速度特征向量；步骤3，在得到低级情境信息的特征向量后根据分类模型分别获取信息对应的高级情境信息：将需要识别的GPS特征向量根据语义化场所分类模型得到其对应的语义化场所，将需要识别的加速度特征向量根据活动分类模型得到其对应的活动；三、推送烟草信息：步骤1，设定推送规则：首先对推送信息进行分类，其次对用户进行分类，接着对每一类信息构建推送向量，然后根据不同类型的用户定义推送向量值，最后根据推送向量设计推送算法；步骤2，获取每一个用户的类型和其当前高级情境信息，包括语义化场所和活动；步骤3，基于推送规则向用户推送信息。作为进一步改进，采集移动终端上的低级情境信息的方法如下：从GPS传感设备中采集GPS位置信息，从加速度传感设备中采集加速度信息；每一个GPS位置信息形如L＝(lng,lat,t)，其中lng、lat为该GPS位置经纬值，t为在该位置的时间；GPS轨迹数据形如LSeq＝(L0,…,Ln)，其中Lk为第k个GPS位置信息；每一个加速度信息形如A＝(x,y,z,t)，其中x,y,z为该加速度信息X轴、Y轴、Z轴的值，t为该加速度出现的时间；加速度时序数据形如ASeq＝(A0,…,An)，其中Ak为第k个加速度信息。作为进一步改进，对低级情境信息分别提取特征构建特征向量的方法包括以下的步骤：1)对GPS轨迹数据LSeq中的每一个GPS位置信息L比较其与当前聚类中心的距离，若该距离小于阈值δcluster_distance，则将该GPS位置信息加入当前聚类中，否则计算当前聚类的持续时间，即该GPS位置信息时间与当前聚类中第一个GPS位置信息时间的差值，若该差值大于阈值δtime，则将当前聚类作为一个GPS访问地点；2)对每一个GPS访问地点提取星期、时间、持续时间和响应率四种时间模式特征；其中星期表示访问行为发生在工作日还是休息日；时间表示访问行为发生的中间时间，其值被离散为24个值，代表一天24小时；持续时间表示访问行为发生的持续时间，并被离散为较长、中等和较短三个值；响应率表示访问期间GPS信号可用时间的比率，并被离散为高、中、低三个值，分别表示代表室外地点、小型室内地点和大型室内地点；3)将上述四种时间模式特征构成特征向量，形如VL＝(V0,V1,V2,V3)，其中V0表示星期特征，其值为0表示工作日，其值为1表示休息日；其中V1表示时间特征，其值为0-23其中之一；其中V2表示持续时间特征，其值为0表示较长，其值为1表示中等，其值为2表示较短；其中V3表示响应率特征，其值为0表示高，其值为1表示中，其值为2表示低；4)将加速度时序数据按照滑动时间窗口，如总时间为6秒，步长为3秒，切割成加速度帧AF；如有加速度时序数据ASeq＝(A0,…,A3n)，总时间设为2n个加速度信息的时间，步长设为n个加速度信息的时间，则切割出的对应加速度帧依次为AF0＝(A0,…,A2n)，AF1＝(An,…,A3n)；5)对每一加速度帧AF提取统计特征和频域特征，统计特征包括均值、方差、最大值、最小值、能量和相关系数，其中均值、方差、最大值、最小值、能量需要对加速度X轴、Y轴、Z本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种情境感知的移动终端烟草信息推送方法，其特征在于该方法包括以下的步骤：一、训练分类模型：步骤1，通过移动终端上的传感设备采集用户的低级情境信息：使用GPS传感设备采集用户的GPS位置信息，通过加速度传感设备采集用户的加速度信息；步骤2，对低级情境信息分别提取特征构建特征向量：对GPS位置信息进行聚类得到GPS访问地点然后提取时间模式特征构建GPS特征向量，对加速度信息进行切割得到加速度帧然后提取统计和频域特征构建加速度特征向量；步骤3，基于一系列正确标注了高级情境信息的特征向量分别训练分类模型：使用正确标注了语义化场所的GPS特征向量训练语义化场所分类模型，使用正确标注了活动的加速度特征向量训练活动分类模型；二、获取高级情境：步骤1，通过移动终端上的传感设备采集用户的高级情境信息：使用GPS传感设备采集用户的GPS位置信息，通过加速度传感设备采集用户的加速度信息；步骤2，对高级情境信息分别提取特征构建特征向量：对GPS位置信息进行聚类得到GPS访问地点然后提取时间模式特征构建GPS特征向量，对加速度信息进行切割得到加速度帧然后提取统计和频域特征构建加速度特征向量；步骤3，在得到低级情境信息的特征向量后根据分类模型分别获取信息对应的高级情境信息：将需要识别的GPS特征向量根据语义化场所分类模型得到其对应的语义化场所，将需要识别的加速度特征向量根据活动分类模型得到其对应的活动；三、推送烟草信息：步骤1，设定推送规则：首先对推送信息进行分类，其次对用户进行分类，接着对每一类信息构建推送向量，然后根据不同类型的用户定义推送向量值，最后根据推送向量设计推送算法；步骤2，获取每一个用户的类型和其当前高级情境信息，包括语义化场所和活动；步骤3，基于推送规则向用户推送信息。...

【技术特征摘要】
1.一种情境感知的移动终端烟草信息推送方法，其特征在于该方法包括以下的步骤：
一、训练分类模型：
步骤1，通过移动终端上的传感设备采集用户的低级情境信息：使用GPS传感设备采集用
户的GPS位置信息，通过加速度传感设备采集用户的加速度信息；
步骤2，对低级情境信息分别提取特征构建特征向量：对GPS位置信息进行聚类得到GPS
访问地点然后提取时间模式特征构建GPS特征向量，对加速度信息进行切割得到加速度帧
然后提取统计和频域特征构建加速度特征向量；
步骤3，基于一系列正确标注了高级情境信息的特征向量分别训练分类模型：使用正确标
注了语义化场所的GPS特征向量训练语义化场所分类模型，使用正确标注了活动的加速度
特征向量训练活动分类模型；
二、获取高级情境：
步骤1，通过移动终端上的传感设备采集用户的高级情境信息：使用GPS传感设备采集用
户的GPS位置信息，通过加速度传感设备采集用户的加速度信息；
步骤2，对高级情境信息分别提取特征构建特征向量：对GPS位置信息进行聚类得到GPS
访问地点然后提取时间模式特征构建GPS特征向量，对加速度信息进行切割得到加速度帧
然后提取统计和频域特征构建加速度特征向量；
步骤3，在得到低级情境信息的特征向量后根据分类模型分别获取信息对应的高级情境信
息：将需要识别的GPS特征向量根据语义化场所分类模型得到其对应的语义化场所，将需
要识别的加速度特征向量根据活动分类模型得到其对应的活动；
三、推送烟草信息：
步骤1，设定推送规则：首先对推送信息进行分类，其次对用户进行分类，接着对每一类
信息构建推送向量，然后根据不同类型的用户定义推送向量值，最后根据推送向量设计推
送算法；
步骤2，获取每一个用户的类型和其当前高级情境信息，包括语义化场所和活动；
步骤3，基于推送规则向用户推送信息。
2.根据权利要求1所述的一种情境感知的移动终端烟草信息推送方法，其特征在于采集移
动终端上的低级情境信息的方法如下：从GPS传感设备中采集GPS位置信息，从加速度
传感设备中采集加速度信息；每一个GPS位置信息形如L＝(lng,lat,t)，其中lng、lat为该
GPS位置经纬值，t为在该位置的时间；GPS轨迹数据形如LSeq＝(L0,...,Ln)，其中Lk为
第k个GPS位置信息；每一个加速度信息形如A＝(x,y,z,t)，其中x,y,z为该加速度信息
X轴、Y轴、Z轴的值，t为该加速度出现的时间；加速度时序数据形如ASeq＝(A0,...,An)，

\t其中Ak为第k个加速度信息。
3.根据权利要求2所述的一种情境感知的移动终端烟草信息推送方法，其特征在于对低级
情境信息分别提取特征构建特征向量的方法包括以下的步骤：
1)对GPS轨迹数据LSeq中的每一个GPS位置信息L比较其与当前聚类中心的距离，若
该距离小于阈值δcluster_distance，则将该GPS位置信息加入当前聚类中，否则计算当前
聚类的持续时间，即该GPS位置信息时间与当前聚类中第一个GPS位置信息时间的差值，
若该差值大于阈值δtime，则将当前聚类作为一个GPS访问地点；
2)对每一个GPS访问地点提取星期、时间、持续时间和响应率四种时间模式特征；其中
星期表示访问行为发生在工作日还是休息日；时间表示访问行为发生的中间时间，其值被
离散为24个值，代表一天24小时；持续时间表示访问行为发生的持续时间，并...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪欢文，高扬华，陆海良，郁钢，梁启荣，
申请(专利权)人：浙江中烟工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33