【技术实现步骤摘要】
一种基于多维知识属性的通信对象预测方法及系统
[0001]本专利技术涉及通信网络用户行为分析
，具体涉及一种基于多维知识属性的通信对象预测方法及系统
。
技术介绍
[0002]现如今，移动通信工具特别是智能手机已经成为人们生活中难以缺少的一部分，极大地方便了人们的生产生活，同时也产生了海量的通信行为数据，这些数据同移动通信工具一起构成了当今社会的通信网络
。
但是便捷的通信工具也成为了违法犯罪团伙的联系和组织手段，为了能够辅助相关执法部门打击犯罪团伙，针对其通信网络中用户的通信对象预测已经成为了一个十分重要问题
。
[0003]然而当前并未有太多工作着眼于该问题，同时已有的工作大多仅使用通讯对象的号码作为历史通信数据，这样的做法虽然在其它可迁移领域中被证明了其有效性，但对用户通信过程建模单一，影响了其结果的准确性；另一方面，这种做法忽略了例如通信对象所属的社团
、
通信的时长
、
通信对象在通信网络中的重要性等客观因素，使得用户历史通信记录信息利用不充分
。
为此，本专利通过融合通信网络的多维知识属性，提出了一种基于多维知识属性的通信对象预测方法及系统，解决用户通信过程建模单一以及信息利用不充分的问题
。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于解决已有的工作大多仅使用通讯对象的号码作为历史通信数据，这样的做法虽然在其它可迁移领域中被证明了其有效性，但对用户通信过程建模单一，影响了其结果的准确性
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种基于多维知识属性的通信对象预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤
S10
：根据用户历史通信记录中用户的信息进行序列构建得到相应序列信息，从而得到用户历史通信记录序列，具体如下：根据通信对象号码构建对应通信对象序列，并构建通信对象字典；根据通信对象所属社团构建对应通信社团序列，并构建通信社团字典；利用组合函数将通信业务类型与通信主被叫关系信息映射为通信信息操作，并以此构建对应通信信息操作序列，并构建通信信息操作字典；根据通信对象全局关键度与通信时长构建通信对象重要度序列；步骤
S20
：分别初始化所有字典，分别形成对应序列的高维空间表示，利用三个门控循环单元神经网络，分别对通信对象号码
、
通信对象社团与通信信息操作建模，更新通信对象序列
、
通信社团序列与通信信息操作序列的高维空间表示；步骤
S30
：将通信对象序列的高维空间表示与通信信息操作序列的高维空间表示拼接，得到通信对象
‑
信息操作序列，利用注意力机制从中提取出通信对象层级兴趣度；拼接通信社团序列的高维空间表示与通信信息操作序列的高维空间表示，然后提取出通信社团层级兴趣度；步骤
S40
：引入基于多维知识属性的兴趣结合机制，结合通信对象层级兴趣度
、
通信社团层级兴趣度与通信对象重要度序列，得到通信用户全局特征表示；步骤
S50
：取通信对象序列的高维空间表示中的尾项为通信用户局部特征表示，在步骤
S40
的基础上，加入通信用户局部特征表示，形成通信用户特征表征，实现对用户呼叫对象的预测
。2.
根据权利要求1所述的基于多维知识属性的通信对象预测方法，其特征在于：所述步骤
S10
的具体步骤如下：步骤
S101
，包含了多维知识属性的用户历史通信记录序列表示为
O
＝
[o1，
o2，
…
，
o
τ
，
…
，
o
m
]
，其中
m
表示序列长度，
o
τ
表示在该用户的历史通信记录中的第
τ
条通信记录，每条通信记录都可以用一个六元组表示
o
τ
＝
[i
τ
，
c
τ
，
r
τ
，
l
τ
，
t
τ
，
s
τ
]
，其中
i
τ
表示该条通信记录中通信对象的号码，
c
τ
表示该条通信记录中通信对象所属的社团，
r
τ
表示该条通信记录中通信对象的全局关键度，
l
τ
表示该条通信记录的通信时长，
t
τ
表示该条通信记录的通信业务类型，
s
τ
表示该条通信记录的主被叫关系；步骤
S102
，从历史通信记录序列中，分别构建通信对象序列通信社团序列使用通信业务类型数据与主被叫类型数据构建通信信息操作序列其中
b
τ
＝
pair(t
τ
，
s
τ
)
，
pair
是组合函数，它将不同通信业务类型
t
与主被叫类型
s
的组合映射到通信信息操作类型上，
pair(1
，主叫
)
＝1，它表示通信业务类型为1，主被叫关系为“主叫”的通信记录所对应的通信信息操作类型为1，同理可得
pair(1
，被叫
)
＝
2、pair(2
，主叫
)
＝
3、pair(2
，被叫
)
＝4的含义，使用通信时长数据与全局关键度数据构建通信对象重要度序列其中
k
τ
＝
Norm(l
τ
)+Norm(r
τ
)
，
Norm
函数表示归一化函数
。3.
根据权利要求1所述的基于多维知识属性的通信对象预测方法，其特征在于：所述步
骤
S20
的具体步骤如下：步骤
S201
，采用方差为
0.01
，均值为0的方式对通信对象字典
、
通信社团字典和通信信息操作字典初始化，分别得到通信对象字典
、
通信社团字典和通信信息操作字典的高维表示
DIC
I
，
DIC
C
，
DIC
B
，分别提取到通信对象序列的高维空间表示通信社团序列的高维空间表示通信信息操作序列的高维空间表示通信信息操作序列的高维空间表示表示通信对象序列中第
k
个通信对象的高维表示，表示通信社团序列中第
k
个通信社团的高维空间表示，表示通信信息操作序列中第
k
个通信信息操作的高维空间表示，
1≤k≤m
，为
m
×
d
维矩阵，
d
为高维空间表示的维度；步骤
S202
，分别使用三个门控循环单元网络建模通信对象
、
通信社团与通信信息操作，并更新对应序列的高维空间表...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢军，刘峤，李淳，赵海睿，曾悦，谢炀，代婷婷，甘洋镭，侯睿，佟飘，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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