一种用户属性分析方法、系统及相关设备技术方案

本发明专利技术实施例提供了一种用户属性分析方法、系统及相关设备，用于识别孤僻学生。本发明专利技术实施例方法包括：采集学生群体中的目标学生在预置时间内一卡通刷卡记录信息，和/或，在所述预置时间内网络社交记录信息；根据所述一卡通刷卡记录信息，和/或，所述网络社交记录信息，确定与所述目标学生存在社交关联的学生；若与所述目标学生存在社交关联的学生人数小于第一阈值，则确定所述目标学生的用户属性为可疑孤僻学生。

A User Attribute Analysis Method, System and Related Equipment

The embodiment of the present invention provides a user attribute analysis method, system and related equipment for identifying isolated students. The embodiment method of the present invention includes: collecting the target student's card-swiping record information in the preset time, and/or the network social record information in the preset time; determining the student who has a social connection with the target student according to the card-swiping record information and/or the network social record information; and if the target student exists; If the number of students in social association is less than the first threshold, the user attributes of the target students are determined to be suspicious isolated students.

【技术实现步骤摘要】
一种用户属性分析方法、系统及相关设备
本专利技术涉及信息处理
，具体涉及一种用户属性分析方法、系统及相关设备。
技术介绍
人工智能时代已经来临，目前高校都纷纷开展智慧校园的建设工作。其中，针对高校学生的智慧管理显得尤为重要。高校学生的智慧管理中，针对学生的用户属性识别是非常必要的，基于学生的不同用户属性可以进行分类有效的管理。例如，对于用户属性为可疑孤僻的学生，可以进行单独的心理辅导，可以预防不良事件的发生。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种用户属性分析方法、系统及相关设备，用于识别孤僻学生。本专利技术实施例第一方面提供了一种用户属性分析方法，其特征在于，包括：采集学生群体中的目标学生在预置时间内一卡通刷卡记录信息，和/或，在所述预置时间内网络社交记录信息；根据所述一卡通刷卡记录信息，和/或，所述网络社交记录信息，确定与所述目标学生存在社交关联的学生；若与所述目标学生存在社交关联的学生人数小于第一阈值，则确定所述目标学生的用户属性为可疑孤僻学生。可选的，作为一种可能的实施方式，本专利技术实施例中，所述根据所述一卡通刷卡记录信息，和/或，所述网络社交记录信息，确定与所述目标学生存在社交关联的学生，包括：根据所述一卡通刷卡记录信息统计所述预置时间内，所述目标学生分别与其他学生之间出现刷卡关联的天数及刷卡关联的次数，其中，刷卡位置距离小于第二阈值且刷卡时间间隔不大于第三阈值的两个学生具有刷卡关联；根据所述目标学生分别与其他学生之间出现刷卡关联的天数及刷卡关联的次数，确定与所述目标学生存在社交关联的学生，若两个学生在所述预置时间内出现刷卡关联的天数不小于第四阈值，且出现刷卡关联的次数不小于第五阈值，则确定对应的两个学生之间存在社交关联；和/或，根据所述网络社交记录信息统计所述预置时间内所述目标学生与其他学生之间出现社交互动的天数及社交互动的次数；根据所述目标学生与其他学生之间出现社交互动的天数及社交互动的次数，确定与所述目标学生存在社交关联的学生，若所述学生群体中的两个学生在所述预置时间内出现社交互动的天数不小于第六阈值，且出现社交互动的次数不小于第七阈值，则确定对应的两个学生之间存在社交关联。可选的，作为一种可能的实施方式，本专利技术实施例中，该方法还包括：当确定所述目标学生的用户属性为可疑孤僻学生之后，根据所述目标学生的网络社交记录信息统计所述目标学生在所述预置时间内使用社交软件的次数、使用社交软件的天数、使用社交软件的种类数以及社交账号的数量；若所述目标学生在所述预置时间内使用社交软件的次数、使用社交软件的天数、使用社交软件的种类数以及社交账号的数量均小于对应的预置阈值，则判定所述目标学生的用户属性为孤僻学生。可选的，作为一种可能的实施方式，本专利技术实施例中，该方法还包括：以一个或多个目标学生为中心点，将与所述目标学生存在社交关联的学生作为关联点，连接中心点与对应的关联点，绘制所述目标学生对应的社交网络图；根据客户端的查询请求向所述客户端反馈所述查询请求对应的目标学生的社交网络图。本专利技术实施例第二方面提供了一种用户属性分析系统，其特征在于，包括：采集模块，用于采集学生群体中的目标学生在预置时间内一卡通刷卡记录信息，和/或，在所述预置时间内网络社交记录信息；识别模块，用于根据所述一卡通刷卡记录信息，和/或，所述网络社交记录信息，确定与所述目标学生存在社交关联的学生；第一确定模块，若与所述目标学生存在社交关联的学生人数小于第一阈值，则确定所述目标学生的用户属性为可疑孤僻学生。可选的，作为一种可能的实施方式，本专利技术实施例中，该识别模块包括：第一统计单元，用于根据所述一卡通刷卡记录信息统计所述预置时间内，所述目标学生分别与其他学生之间出现刷卡关联的天数及刷卡关联的次数，其中，刷卡位置距离小于第二阈值且刷卡时间间隔不大于第三阈值的两个学生具有刷卡关联；第一识别单元，用于根据所述目标学生分别与其他学生之间出现刷卡关联的天数及刷卡关联的次数，确定与所述目标学生存在社交关联的学生，若两个学生在所述预置时间内出现刷卡关联的天数不小于第四阈值，且出现刷卡关联的次数不小于第五阈值，则确定对应的两个学生之间存在社交关联；第二统计单元，用于根据所述网络社交记录信息统计所述预置时间内所述目标学生与其他学生之间出现社交互动的天数及社交互动的次数；第二识别单元，用于根据所述目标学生与其他学生之间出现社交互动的天数及社交互动的次数，确定与所述目标学生存在社交关联的学生，若所述学生群体中的两个学生在所述预置时间内出现社交互动的天数不小于第六阈值，且出现社交互动的次数不小于第七阈值，则确定对应的两个学生之间存在社交关联。可选的，作为一种可能的实施方式，本专利技术实施例中，该系统还包括：统计模块，当确定所述目标学生的用户属性为可疑孤僻学生之后，根据所述目标学生的网络社交记录信息统计所述目标学生在所述预置时间内使用社交软件的次数、使用社交软件的天数、使用社交软件的种类数以及社交账号的数量；第二确定模块，若所述目标学生在所述预置时间内使用社交软件的次数、使用社交软件的天数、使用社交软件的种类数以及社交账号的数量均小于对应的预置阈值，则判定所述目标学生的用户属性为孤僻学生。可选的，作为一种可能的实施方式，本专利技术实施例中，该系统还包括：绘制模块，用于以一个或多个目标学生为中心点，将与所述目标学生存在社交关联的学生作为关联点，连接中心点与对应的关联点，绘制所述目标学生对应的社交网络图；反馈模块，用于根据客户端的查询请求，向所述客户端反馈所述查询请求对应的学生的社交网络图。本专利技术实施例第三方面提供了一种计算机装置，其特征在于，所述计算机装置包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如第一方面及第一方面中任意一种可能的实施方式中的步骤。本专利技术实施例第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面及第一方面中任意一种可能的实施方式中的步骤。从以上技术方案可以看出，本专利技术实施例具有以下优点：本专利技术实施例中，用户属性分析系统可以采集目标学生一卡通刷卡记录信息，和/或网络社交记录信息，通常学生之间存在社交关系，则他们的刷卡时间和刷卡地点都相近，社交互动比较活跃。基于上述原则，用户属性分析系统可以根据目标学生一卡通刷卡记录信息识别出社交关联的学生，和/或，根据目标学生网络社交记录信息识别目标学生在学生群体中存在社交关联的学生，基于目标学生社交关联的学生人数分析目标学生的用户属性。具体的用户属性分析系统可以统计目标学生在学生群体中存在社交关联的学生人数，若与目标学生存在社交关联的学生人数小于第一阈值，则可以确定目标学生的用户属性为可疑孤僻学生。基于一卡通数据，和/或，网络社交记录信息识别出可疑孤僻学生，进而可以对可疑孤僻学生进行有效的辅导，可以预防不良事件的发生。附图说明图1为本专利技术实施例中一种用户属性分析方法的一个实施例示意图；图2为本专利技术实施例中一种用户属性分析方法的另一个实施例示意图；图3为本专利技术实施例中一种用户属性分析方法中识别各个学生是否存在刷卡关联的一个具体识别流程示意图；图4为本专利技术实施例中一种用户属性分析方法的另一个实施例示意图；图5为本专利技术实施例中一种用户属性分析方法的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用户属性分析方法，其特征在于，包括：采集学生群体中的目标学生在预置时间内一卡通刷卡记录信息，和/或，在所述预置时间内网络社交记录信息；根据所述一卡通刷卡记录信息，和/或，所述网络社交记录信息，确定与所述目标学生存在社交关联的学生；若与所述目标学生存在社交关联的学生人数小于第一阈值，则确定所述目标学生的用户属性为可疑孤僻学生。

【技术特征摘要】
1.一种用户属性分析方法，其特征在于，包括：采集学生群体中的目标学生在预置时间内一卡通刷卡记录信息，和/或，在所述预置时间内网络社交记录信息；根据所述一卡通刷卡记录信息，和/或，所述网络社交记录信息，确定与所述目标学生存在社交关联的学生；若与所述目标学生存在社交关联的学生人数小于第一阈值，则确定所述目标学生的用户属性为可疑孤僻学生。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述一卡通刷卡记录信息，和/或，所述网络社交记录信息，确定与所述目标学生存在社交关联的学生，包括：根据所述一卡通刷卡记录信息统计所述预置时间内，所述目标学生分别与其他学生之间出现刷卡关联的天数及刷卡关联的次数，其中，刷卡位置距离小于第二阈值且刷卡时间间隔不大于第三阈值的两个学生具有刷卡关联；根据所述目标学生分别与其他学生之间出现刷卡关联的天数及刷卡关联的次数，确定与所述目标学生存在社交关联的学生，若两个学生在所述预置时间内出现刷卡关联的天数不小于第四阈值，且出现刷卡关联的次数不小于第五阈值，则确定对应的两个学生之间存在社交关联；和/或，根据所述网络社交记录信息统计所述预置时间内所述目标学生与其他学生之间出现社交互动的天数及社交互动的次数；根据所述目标学生与其他学生之间出现社交互动的天数及社交互动的次数，确定与所述目标学生存在社交关联的学生，若所述学生群体中的两个学生在所述预置时间内出现社交互动的天数不小于第六阈值，且出现社交互动的次数不小于第七阈值，则确定对应的两个学生之间存在社交关联。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，还包括：当确定所述目标学生的用户属性为可疑孤僻学生之后，根据所述目标学生的网络社交记录信息统计所述目标学生在所述预置时间内使用社交软件的次数、使用社交软件的天数、使用社交软件的种类数以及社交账号的数量；若所述目标学生在所述预置时间内使用社交软件的次数、使用社交软件的天数、使用社交软件的种类数以及社交账号的数量均小于对应的预置阈值，则判定所述目标学生的用户属性为孤僻学生。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：以一个或多个目标学生为中心点，将与所述目标学生存在社交关联的学生作为关联点，连接中心点与对应的关联点，绘制所述目标学生对应的社交网络图；根据客户端的查询请求向所述客户端反馈所述查询请求对应的目标学生的社交网络图。5.一种用户属性识别系统，其特征在于，包括：采集模块，用于采集学生群体中的目标学生在预置时间内一卡通刷卡记录信息，和/或，在所述预置时间内网络社交记录信息；识别模块，用于根据所...

【专利技术属性】
技术研发人员：张斌，
申请(专利权)人：深信服科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44