【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据处理技术，尤其一种基于时空大数据的客户画像关键数据挖掘方法和系统。
技术介绍
1、随着大数据时代的到来，基于时空大数据的客户画像技术在商业智能、个性化推荐和风险管理等领域展现出巨大潜力，它能够从海量的时空数据中提取有价值的信息，构建精准的客户画像，为企业决策提供强有力的支持。
2、目前，时空大数据客户画像研究已取得显著进展。传统方法主要依赖于统计分析和机器学习算法，如聚类分析、关联规则挖掘等。随着深度学习技术的发展，研究者开始应用卷积神经网络(cnn)、循环神经网络(rnn)等模型处理时空序列数据。近年来，图神经网络(gnn)在处理复杂关系网络方面显示出优势，被广泛应用于客户社交网络分析。
3、然而，当前的研究仍存在一些技术难题。比如，多源异构时空数据的质量参差不齐，如何有效地进行数据清洗和融合仍是一个挑战。再次，现有的动态谱聚类算法在处理大规模时变图结构时计算效率较低，难以满足实时处理的需求。另外，基于wasserstein距离的异常检测方法虽然理论上有优势，但在高维空间中计算复杂度高，如何在保证精度的同时提高效率是一个亟待解决的问题。最后，现有的语义轨迹提取方法对于稀疏和噪声数据的鲁棒性不足，难以准确捕捉用户的真实行为模式。在个性化时空偏好模型构建方面，如何有效地平衡长期偏好和短期兴趣的动态变化仍是一个难题问题。因此需要研究创新。
技术实现思路
1、专利技术目的，提供一种基于时空大数据的客户画像关键数据挖掘方法和系统，以解决现有技术存
2、技术方案，基于时空大数据的客户画像关键数据挖掘方法，包括如下步骤：
3、步骤s1、获取多源异构时空大数据，经transformer特征提取、动态分类、自适应标准化、图论质量评估、wasserstein距离异常检测和图神经网络张量补全，得到高质量的时空数据集；
4、步骤s2、基于时空数据集，通过多尺度奇异谱分析和拓扑分析提取时空特征矩阵；利用图注意力扩散网络构建客户行为模型，获取行为模式和时变社区结构；应用注意力机制的轨迹分段和层次化主题模型，提取语义轨迹和时空模式；结合多维度偏好张量和图神经网络，构建个性化时空偏好模型；最后设计时空图卷积神经网络，生成异常检测模型和异常行为集合，构建输出数据集；
5、其中输出数据集包括时空特征矩阵f、客户行为模式p、时变社区结构c(t)、语义轨迹st、时空模式m、个性化时空偏好模型pm、异常检测模型ad和异常行为集合ab；
6、步骤s3、基于输出数据集，通过元路径引导的图注意力机制和层次化对比学习，融合客户特征得到向量集；基于向量集，使用递归神经主题模型和动态因子图构建客户画像集；采用谱图理论和动态流形学习，得到动态客户群体和演化模式，输出动态客户画像和群体分析结果。
7、步骤s4、基于动态客户画像和群体分析结果，采用构建的动态异构图神经网络和多任务强化学习框架，生成推荐模型和策略集。
8、根据本申请的另一个方面，还提供一种基于时空大数据的客户画像关键数据挖掘系统，包括：
9、至少一个处理器；以及，
10、与至少一个所述处理器通信连接的存储器；其中，
11、所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令，所述指令用于被所述处理器执行以实现上述任一项技术方案所述的基于时空大数据的客户画像关键数据挖掘方法。
12、有益效果，通过引入transformer特征提取和图论质量评估，有效提高了多源异构时空数据的处理质量，解决了数据清洗和融合的难题。采用动态谱聚类算法结合增量更新策略，提升了大规模时变图结构的处理效率，满足了实时分析需求。创新性地将wasserstein距离与局部异常因子(lof)算法相结合，在保证高维空间异常检测精度的同时，显著降低了计算复杂度。通过引入注意力机制的轨迹分段算法和层次化主题模型，高了语义轨迹提取的鲁棒性，能够更准确地捕捉稀疏和噪声数据中的用户行为模式。设计了基于多任务学习的个性化时空偏好模型，有效平衡了长期偏好和短期兴趣的动态变化，提升了模型的适应性。通过构建动态异构图神经网络并引入元路径引导的语义聚合层，显著提高了模型在处理大规模动态图结构时的可扩展性和计算效率。
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1.基于时空大数据的客户画像关键数据挖掘方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于时空大数据的客户画像关键数据挖掘方法，其特征在于，
3.如权利要求2所述的基于时空大数据的客户画像关键数据挖掘方法，其特征在于，
4.如权利要求3所述的基于时空大数据的客户画像关键数据挖掘方法，其特征在于，步骤S3具体为：
5.如权利要求4所述的基于时空大数据的客户画像关键数据挖掘方法，其特征在于，步骤S4具体为：
6.如权利要求5所述的基于时空大数据的客户画像关键数据挖掘方法，其特征在于，步骤S21中，应用自适应多尺度奇异谱分析方法的过程包括：构建多尺度轨迹矩阵，其中包含不同的时间尺度；对每个轨迹矩阵进行奇异值分解，得到特征三元组；使用信息熵准则自适应选择最佳分解尺度；提取时间特征向量，包括周期性、趋势性、突变性和熵；
7.如权利要求5所述的基于时空大数据的客户画像关键数据挖掘方法，其特征在于，所述步骤S12具体为：
8.如权利要求5所述的基于时空大数据的客户画像关键数据挖掘方法，其特征在于，所述
9.如权利要求5所述的基于时空大数据的客户画像关键数据挖掘方法，其特征在于，步骤S15具体为：
10.一种基于时空大数据的客户画像关键数据挖掘系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.基于时空大数据的客户画像关键数据挖掘方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于时空大数据的客户画像关键数据挖掘方法，其特征在于，
3.如权利要求2所述的基于时空大数据的客户画像关键数据挖掘方法，其特征在于，
4.如权利要求3所述的基于时空大数据的客户画像关键数据挖掘方法，其特征在于，步骤s3具体为：
5.如权利要求4所述的基于时空大数据的客户画像关键数据挖掘方法，其特征在于，步骤s4具体为：
6.如权利要求5所述的基于时空大数据的客户画像关键数据挖掘方法，其特征在于，步骤s21中，应用自适应多尺度奇异谱分析方法的过...
【专利技术属性】
技术研发人员：周浩，咸明勇，赵刚，
申请(专利权)人：南京埃飞勒信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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