用户行为监测方法和系统、计算机设备、计算机存储介质技术方案

技术编号:20222634 阅读:38 留言:0更新日期:2019-01-28 20:52
本发明专利技术涉及一种用户行为监测方法和系统、计算机设备、计算机存储介质。上述用户行为监测方法包括:获取用户当前行为对应的实时加速度,根据所述实时加速度识别行为类型,并获取用户实施该次行为的实施时间段;判断所述实施时间段是否属于该用户实施该种行为的行为置信区间;其中,所述行为置信区间为记录一个时间周期内用户实施一种行为的时间区间;若否,则判定用户当前行为异常。上述用户行为监测方法根据实时加速度识别行为类型,还获取用户实施该次行为的实施时间段,通过判断上述实施时间段是否属于该用户相应行为类型对应的行为置信区间,实现用户行为监测,减小了用户行为监测过程中的工作量,提高了相应的监测效率。

【技术实现步骤摘要】
用户行为监测方法和系统、计算机设备、计算机存储介质
本专利技术涉及信息处理
,特别是涉及一种用户行为监测方法和系统、计算机设备、计算机存储介质。
技术介绍
用户行为监测对管理人们的日常的出行、生活等方面具有重要作用,尤其是针对不能完全辩认自己行为的人(如精神障碍患者)进行用户行为监测,可以有效预防某些意外状况或者事故的发生;如2017年某省发生70余宗严重精神障碍患者肇事肇祸案件,致数十人死亡,严重影响地方社会安定,若能对其中相关用户的行为进行监测,在发现用户行为异常时及时采取相应措施,便可以避免类似事件的发生,较大程度地降低损失。传统方案通常需要通过监控视频或者特定看护人看护等方式监测用户行为,使实现相应行为监控的工作量大。
技术实现思路
基于此,有必要针对传统方案实现用户行为监控的工作量大的技术问题,提供一种用户行为监测方法和系统、计算机设备、计算机存储介质。一种用户行为监测方法,包括:获取用户当前行为对应的实时加速度,根据所述实时加速度识别行为类型,并获取用户实施该次行为的实施时间段;判断所述实施时间段是否属于该用户实施该种行为的行为置信区间;其中,所述行为置信区间为记录一个时间周期内用户实施一种行为的时间区间;若否,则判定用户当前行为异常。上述用户行为监测方法,可以根据所述实时加速度识别行为类型,还可以获取用户实施该次行为的实施时间段,通过判断上述实施时间段是否属于该用户相应行为类型对应的行为置信区间,实现用户行为监测,极大程度地减小了用户行为监测过程中的工作量,提高了相应的监测效率。在其中一个实施例中,所述获取用户当前行为对应的实时加速度的过程包括:获取用户当前行为在第一参考方向的第一加速度分量、在第二参考方向的第二加速度分量以及在第三参考方向的第三加速度分量;根据所述第一加速度分量、第二加速度分量和第三加速度分量计算实时加速度。本实施例可以保证所确定的实时加速度的准确性。在其中一个实施例中,所述判断所述实施时间段是否属于所述行为类型对应的行为置信区间的过程之前,还包括:获取用户在设定时段的各个时间周期中实施一种行为的行为持续时间;根据所述行为持续时间计算用户实施该种行为的持续时间均值和加权时间均值;根据所述持续时间均值和加权时间均值确定该种行为在一个时间周期中的行为置信区间。本实施例分别依据相应用户在设定时段的各个时间周期中实施相应行为的行为持续时间确定该种行为在一个时间周期中的行为置信区间,保证了所确定的行为置信区间的准确性。作为一个实施例,所述持续时间均值为:所述加权时间均值为:其中,timei表示设定时段内第i个时间周期中一种行为的行为持续时间,n表示设定时段内的时间周期数,表示持续时间均值,ωi表示第i个时间周期中该种行为的权重,表示加权时间均值;和/或,所述根据所述持续时间均值和加权时间均值确定该种行为在一个时间周期中的行为置信区间的过程包括:根据所述持续时间均值计算各个行为持续时间对应的标准差,根据所述标准差和加权时间均值的标准差确定最小置信区间;识别所述最小置信区间的区间长度,根据所述区间长度设置行为缓冲参数;根据所述最小置信区间和行为缓冲参数确定行为置信区间。作为一个实施例,所述最小置信区间为:所述行为置信区间为:其中,表示加权时间均值,T=tα2(n-1)表示为自由度为n-1的t分布关于α/2的上侧分位数,α表示置信度,表示标准差,n表示设定时段内的时间周期数,buffer表示行为缓冲参数。作为一个实施例,所述第i个时间周期中该种行为的权重的确定过程包括:分别获取第i个时间周期中用户实施该种行为时的预测属性向量和实测属性向量;其中,所述预测属性向量为记录用户实施相应行为时的多个预测环境参数的向量;所述实测属性向量为记录用户实施相应行为时的多个实测环境参数的向量;根据所述预测属性向量和实测属性向量计算第i个时间周期的属性相关参数;根据第i个时间周期的属性相关参数计算第i个时间周期中该种行为的权重。本实施例通过对用户实施相应行为的环境场景中的环境参数进行矢量化定义,确定预测属性向量和实测属性向量,从而得到上述行为行为的权重,进行用户相应行为活动的安全监测,一旦用户实施上述行为的时间不符合以往的规律(即实施时间段不属于行为置信区间),则确定用户当前行为异常,具有较高的监测效率。作为一个实施例,所述根据第i个时间周期的属性相关参数计算第i个时间周期中该种行为的权重的过程包括:分别获取各个时间周期中该种行为的属性相关参数;根据所述权重计算公式计算第i个时间周期中该种行为的权重;其中,所述权重计算公式为:式中,ωi表示第i个时间周期中该种行为的权重,ri表示第i个时间周期中该种行为的属性相关参数,rk表示第k个时间周期中该种行为的属性相关参数,n表示设定时段内的时间周期数。本实施例可以对第i个时间周期中相应行为的权重进行准确计算。在一个实施例中,在判定用户当前行为异常之后,还包括:将用户行为异常信息发送至目标终端。上述目标终端可以为手机或者平板电脑等由相关看护人管理,其所收到的信息能够看护人及时获取的智能终端设备,具体可以将用户行为异常信息通过短信、邮件或者语音电话等形式发送至目标终端,使相应的看护人能够及时获知,以便采取相应措施。一种用户行为监测系统,包括:第一获取模块,用于获取用户当前行为对应的实时加速度,根据所述实时加速度识别行为类型,并获取用户实施该次行为的实施时间段;判断模块,用于判断所述实施时间段是否属于该用户实施该种行为的行为置信区间;其中,所述行为置信区间为记录一个时间周期内用户实施一种行为的时间区间;判定模块,用于若否,则判定用户当前行为异常。上述用户行为监测系统,可以根据所述实时加速度识别行为类型,还可以获取用户实施该次行为的实施时间段,通过判断上述实施时间段是否属于该用户相应行为类型对应的行为置信区间,实现用户行为监测,极大程度地减小了用户行为监测过程中的工作量,提高了相应的监测效率。一种计算机设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一实施例提供的用户行为监测方法。一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现上述任一实施例提供的用户行为监测方法。根据本专利技术的用户行为监测方法,本专利技术还提供一种计算机设备和计算机存储介质,用于通过程序实现上述用户行为监测方法。上述计算机设备和计算机存储介质能够减小用户行为监测过程中的工作量,提高了监测效率。附图说明图1为一个实施例的用户行为监测方法流程图;图2为一个实施例的用户行为监测系统结构示意图;图3为一个实施例的计算机系统模块图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本专利技术进行进一步的详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本专利技术,并不限定本专利技术的保护范围。需要说明的是,本专利技术实施例所涉及的术语“第一\第二\第三”仅仅是区别类似的对象,不代表针对对象的特定排序,可以理解地,“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序。应该理解“第一\第二\第三”区分的对象在适当情况下可以互换,以使这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用户行为监测方法,其特征在于,包括:获取用户当前行为对应的实时加速度,根据所述实时加速度识别行为类型,并获取用户实施该次行为的实施时间段;判断所述实施时间段是否属于该用户实施该种行为的行为置信区间;其中,所述行为置信区间为记录一个时间周期内用户实施一种行为的时间区间;若否,则判定用户当前行为异常。

【技术特征摘要】
1.一种用户行为监测方法,其特征在于,包括:获取用户当前行为对应的实时加速度,根据所述实时加速度识别行为类型,并获取用户实施该次行为的实施时间段;判断所述实施时间段是否属于该用户实施该种行为的行为置信区间;其中,所述行为置信区间为记录一个时间周期内用户实施一种行为的时间区间;若否,则判定用户当前行为异常。2.根据权利要求1所述的用户行为监测方法,其特征在于,所述获取用户当前行为对应的实时加速度的过程包括:获取用户当前行为在第一参考方向的第一加速度分量、在第二参考方向的第二加速度分量以及在第三参考方向的第三加速度分量;根据所述第一加速度分量、第二加速度分量和第三加速度分量计算实时加速度。3.根据权利要求1或2所述的用户行为监测方法,其特征在于,所述判断所述实施时间段是否属于所述行为类型对应的行为置信区间的过程之前,还包括:获取用户在设定时段的各个时间周期中实施一种行为的行为持续时间;根据所述行为持续时间计算用户实施该种行为的持续时间均值和加权时间均值;根据所述持续时间均值和加权时间均值确定该种行为在一个时间周期中的行为置信区间。4.根据权利要求3所述的用户行为监测方法,其特征在于,所述持续时间均值为:所述加权时间均值为:其中,timei表示设定时段内第i个时间周期中一种行为的行为持续时间,n表示设定时段内的时间周期数,表示持续时间均值,ωi表示第i个时间周期中该种行为的权重,表示加权时间均值;和/或,所述根据所述持续时间均值和加权时间均值确定该种行为在一个时间周期中的行为置信区间的过程包括:根据所述持续时间均值计算各个行为持续时间对应的标准差,根据所述标准差和加权时间均值的标准差确定最小置信区间;识别所述最小置信区间的区间长度,根据所述区间长度设置行为缓冲参数;根据所述最小置信区间和行为缓冲参数确定行为置信区间。5.根据权利要求4所述的用户行为监测方法,其特征在于,所述最小置信区间为:所述行为置信区间为:其中,表示加权时间均值,T=tα/2(n-1)表示为自...

【专利技术属性】
技术研发人员:成杰林凡张振华张秋镇杨峰李盛阳
申请(专利权)人:广州杰赛科技股份有限公司
类型:发明
国别省市:广东,44

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1