【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及账户管理，具体是一种基于大数据的账户管理方法及系统。
技术介绍
1、随着计算机设备的普及，每个人都可以借助计算机设备获取到大量的便捷的服务，当然，也可以为别人提供服务，提供服务的一方往往称为开发方。
2、开发方在对用户提供服务时，往往需要对用户的账户进行管理，账户管理涉及使用大数据技术和工具来收集、存储、分析和管理大量账户相关的数据，对于基本信息、账户创建时间和账户状态等静态数据，借助数据库存取操作即可进行管理，但是对于用户的动态行为数据，管理过程较为复杂。如何对用户的动态行为数据进行管理是本专利技术技术方案想要解决的技术问题。
技术实现思路
1、针对上述存在的问题，本专利技术提出一种基于大数据的账户管理方法及系统。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于大数据的账户管理方法，所述方法包括以下步骤：
4、在预处理阶段统计所有账户行为，对账户行为进行编号；每一账户行为对应唯一且确定的编号；
5、根据用户授予的权限实时获取用户的行为信息，查询对应的编号；
6、每隔预设的时长，统计该时长内所有用户的行为信息，获取用户的归属地信息，根据所述归属地信息构建行为矩阵；所述行为矩阵的行列位置对应归属地信息，每个行列位置上的值由账户标签和行为信息的编号确定；
7、根据时间顺序排列行为矩阵，基于行列位置上的值提取同一账户标签的所有矩阵数据，对矩阵数据进行拟合，创建行为曲线；>
8、基于所述行为曲线对账户进行分时段聚类，得到每一时段内的同类账户。
9、作为本专利技术进一步的技术方案，所述每隔预设的时长，统计该时长内所有用户的行为信息，获取用户的归属地信息，根据所述归属地信息构建行为矩阵的步骤包括：
10、实时获取访问账户数量，根据时间轴排列账户数量，拟合数量变化函数；
11、对数量变化函数进行傅里叶变换，分析每一频率分量的幅度，选取最大幅度对应的周期，作为数量变化函数的周期；
12、截取一个周期内的数量变化函数，对一个周期内的数量变化函数进行分段，确定统计节点；
13、若当前时刻达到统计节点，则统计前一时间段内的所有用户的行为信息，获取用户的归属地信息，根据所述归属地信息构建行为矩阵。
14、作为本专利技术进一步的技术方案，所述若当前时刻达到统计节点，则统计前一时间段内的所有用户的行为信息，获取用户的归属地信息，根据所述归属地信息构建行为矩阵的步骤包括：
15、获取当前统计节点的前一统计节点，将前一统计节点至当前统计节点的时间段作为待统计时间段；
16、对待统计时间段内的任一账户，实时获取行为信息，查询其行为信息对应的编号；
17、在编号内插入账户标签，作为元素值；
18、获取账户的归属地信息，根据所述归属地信息确定行列位置，根据行列位置和元素值创建元素；
19、统计所有账户的元素，得到行为矩阵。
20、作为本专利技术进一步的技术方案，所述根据时间顺序排列行为矩阵，基于行列位置上的值提取同一账户标签的所有矩阵数据，对矩阵数据进行拟合，创建行为曲线的步骤包括：
21、根据时间顺序排列行为矩阵；
22、在最底层行为矩阵中依次选取行列位置，查询行列位置上的值中的账户标签；
23、基于账户标签依次在其他行为矩阵中定位元素，将定位到的元素位置及其元素值均作为矩阵数据；
24、对矩阵数据进行拟合，得到该账户标签对应的行为曲线。
25、作为本专利技术进一步的技术方案，所述基于所述行为曲线对账户进行分时段聚类，得到每一时段内的同类账户的步骤包括：
26、对账户标签进行两两配对，对任意两个配对的账户，根据账户标签读取行为曲线；
27、将行为曲线置于相同的横轴内，计算曲线距离；
28、根据所述曲线距离对所有账户进行聚类，得到当前时长内的同类账户。
29、作为本专利技术进一步的技术方案，所述行为曲线的生成过程为：
30、随机选取四个矩阵数据，基于四个矩阵数据绘制贝塞尔曲线；其中，随机选取的次数为预设值；
31、计算任一贝塞尔曲线与其他贝塞尔曲线的距离均值，选取距离均值的最小值对应的贝塞尔曲线，作为最终的行为曲线；
32、所述贝塞尔曲线为：
33、b(α)＝(1―α)3p0+3(1―α)2αp1+3(1―α)α2p2+α3p3；其中，p0、p1、p2和p3为选取出的四个矩阵数据，α为预设的参数，α∈[0,1]；
34、所述曲线距离的计算过程为：
35、式中，f(x)为基于同一坐标轴的其中一个曲线的函数表达式，g(x)为基于同一坐标轴的另一个曲线的函数表达式；x0为两个曲线的共同左端点，x1为同一坐标轴上，横轴距离较短的曲线的右端点。
36、本专利技术技术方案还提供了一种基于大数据的账户管理系统，所述系统包括：
37、行为编号模块，用于在预处理阶段统计所有账户行为，对账户行为进行编号；每一账户行为对应唯一且确定的编号；
38、编号查询模块，用于根据用户授予的权限实时获取用户的行为信息，查询对应的编号；
39、行为矩阵构建模块，用于每隔预设的时长，统计该时长内所有用户的行为信息，获取用户的归属地信息，根据所述归属地信息构建行为矩阵；所述行为矩阵的行列位置对应归属地信息，每个行列位置上的值由账户标签和行为信息的编号确定；
40、曲线拟合模块，用于根据时间顺序排列行为矩阵，基于行列位置上的值提取同一账户标签的所有矩阵数据，对矩阵数据进行拟合，创建行为曲线；
41、账户聚类模块，用于基于所述行为曲线对账户进行分时段聚类，得到每一时段内的同类账户。
42、作为本专利技术进一步的技术方案，所述行为矩阵构建模块包括：
43、函数拟合单元，用于实时获取访问账户数量，根据时间轴排列账户数量，拟合数量变化函数；
44、周期提取单元，用于对数量变化函数进行傅里叶变换，分析每一频率分量的幅度，选取最大幅度对应的周期，作为数量变化函数的周期；
45、函数分段单元，用于截取一个周期内的数量变化函数，对一个周期内的数量变化函数进行分段，确定统计节点；
46、构建执行单元，用于若当前时刻达到统计节点，则统计前一时间段内的所有用户的行为信息，获取用户的归属地信息，根据所述归属地信息构建行为矩阵。
47、作为本专利技术进一步的技术方案，所述曲线拟合模块包括：
48、矩阵排列单元，用于根据时间顺序排列行为矩阵；
49、标签查询单元，用于在最底层行为矩阵中依次选取行列位置，查询行列位置上的值中的账户标签；
50、数据定位单元，用于基于账户标签依次在其他行为矩阵中定位元素，将定位到的元素位置及其元素值均作为矩阵数据；<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的账户管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的账户管理方法，其特征在于，所述每隔预设的时长，统计该时长内所有用户的行为信息，获取用户的归属地信息，根据所述归属地信息构建行为矩阵的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的账户管理方法，其特征在于，所述若当前时刻达到统计节点，则统计前一时间段内的所有用户的行为信息，获取用户的归属地信息，根据所述归属地信息构建行为矩阵的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的账户管理方法，其特征在于，所述根据时间顺序排列行为矩阵，基于行列位置上的值提取同一账户标签的所有矩阵数据，对矩阵数据进行拟合，创建行为曲线的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的账户管理方法，其特征在于，所述基于所述行为曲线对账户进行分时段聚类，得到每一时段内的同类账户的步骤包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的账户管理方法，其特征在于，所述行为曲线的生成过程为：
7.一种基于大数据的账户管理系统，其
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的账户管理系统，其特征在于，所述行为矩阵构建模块包括：
9.根据权利要求7所述的一种基于大数据的账户管理系统，其特征在于，所述曲线拟合模块包括：
10.根据权利要求7所述的一种基于大数据的账户管理系统，其特征在于，所述账户聚类模块包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的账户管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的账户管理方法，其特征在于，所述每隔预设的时长，统计该时长内所有用户的行为信息，获取用户的归属地信息，根据所述归属地信息构建行为矩阵的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的账户管理方法，其特征在于，所述若当前时刻达到统计节点，则统计前一时间段内的所有用户的行为信息，获取用户的归属地信息，根据所述归属地信息构建行为矩阵的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的账户管理方法，其特征在于，所述根据时间顺序排列行为矩阵，基于行列位置上的值提取同一账户标签的所有矩阵数据，对矩阵数据进行拟合，创建行为曲...
【专利技术属性】
技术研发人员：任宇翔，
申请(专利权)人：北京电竞次元文化传播有限公司，
类型：发明
国别省市：
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