專利名稱：目標活動預(yù)測裝置及方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及監(jiān)聽領(lǐng)域，尤其涉及目標活動預(yù)測裝置及方法。
技術(shù)背景在監(jiān)聽過程中，通過對從接口 (例如，HI2,HI3 )接收到的數(shù)據(jù) 進4亍分沖斤，可以進4于一定程度的1史據(jù)挖掘，乂人大量的、不完全的、 有噪聲的、模糊的、隨機的用戶活動數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的被 監(jiān)聽用戶(目標)的某些行為模式(如行為之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則)；根據(jù)用戶的行為模式適當預(yù)測，將能實現(xiàn)準確設(shè)控，及時發(fā)現(xiàn)異常，制 止危險行為。統(tǒng)計的基礎(chǔ)是用戶行為，因此需要將行為數(shù)據(jù)從傳送到監(jiān)聽中 心的消息中過濾出來，保存在凄t據(jù)庫中，需要分析時從凄t據(jù)庫中提 取若干數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析。對于活動規(guī)J聿的統(tǒng)計來"i兌，主要完成的功能有以下幾個方面 活動數(shù)據(jù)的采集采集點在監(jiān)聽中心；提取原始記錄的關(guān)鍵字段， 寫入數(shù)據(jù)庫中；分析事物之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，即模式分析；可視化挖 4屈4尋到的夫見則，以及予貞測活動i也點。發(fā)明內(nèi)容鑒于以上所述的一個或多個問題，本發(fā)明^是出了目標活動預(yù)測 裝置及方法。通過本發(fā)明可以從現(xiàn)有監(jiān)聽數(shù)據(jù)中過濾被控目標的活 動數(shù)據(jù)，分析總結(jié)其中的規(guī)律，發(fā)現(xiàn)異常行為。根據(jù)本發(fā)明的一個方面的目標活動預(yù)測裝置包括監(jiān)聽模塊， 用于監(jiān)聽目標的活動信息，并將活動信息發(fā)送給數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊； 數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對活動信息進行預(yù)處理，并將預(yù)處理后的活 動信息發(fā)送給活動信息數(shù)據(jù)庫；活動信息lt據(jù)庫，用于存4諸預(yù)處理 后的活動信息并將其發(fā)送給數(shù)據(jù)挖掘模塊；統(tǒng)計預(yù)測模塊，用于提 供訓(xùn)練好的統(tǒng)計預(yù)測模型，并將來自數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊的活動信息應(yīng) 用于訓(xùn)練好的統(tǒng)計預(yù)測模型以獲得目標活動規(guī)律的統(tǒng)計結(jié)果和預(yù)測 結(jié)果。其中，統(tǒng)計預(yù)測模塊包括學習數(shù)據(jù)庫(學習庫)，用于預(yù)先存 儲用于訓(xùn)練統(tǒng)計預(yù)測模型的學習數(shù)據(jù)；以及數(shù)據(jù)挖掘模塊，用于提 供統(tǒng)計預(yù)測模型，利用來自學習數(shù)據(jù)庫的學習數(shù)據(jù)訓(xùn)練統(tǒng)計預(yù)測模 型，并將來自數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊的活動信息應(yīng)用于訓(xùn)練好的統(tǒng)計預(yù)測 才莫型以獲得目標活動失見律的統(tǒng)計結(jié)果和預(yù)測結(jié)果。目標活動預(yù)測裝置還包括顯示沖莫塊，用于顯示統(tǒng)計結(jié)果和預(yù) 測結(jié)果。顯示^^莫塊包括統(tǒng)計結(jié)果可^L化一莫塊，用于顯示統(tǒng)計結(jié)果； 以及預(yù)測結(jié)果可視化才莫塊，用于顯示預(yù)測結(jié)果?；顒有畔ㄒ韵滦畔⒛繕藰俗R符、目標出現(xiàn)的時間、及目 標出現(xiàn)的位置。統(tǒng)計結(jié)果是指目標在不同時間和/或不同位置出現(xiàn)的 頻率。預(yù)測結(jié)果是指目標在未來的預(yù)定時間和/或預(yù)定位置出現(xiàn)的相克率。才艮據(jù)本發(fā)明的另 一個方面的目標活動預(yù)測方法包括以下步驟 步驟S202,接收目標的多種活動信息；步驟S204,對活動信息進 行預(yù)處理；步驟S206,預(yù)先存儲用于訓(xùn)練統(tǒng)計預(yù)測模型的學習數(shù)據(jù)； 以及步驟S208，提供訓(xùn)練好的統(tǒng)計預(yù)測模型，并將活動信息應(yīng)用于 訓(xùn)練好的統(tǒng)計預(yù)測才莫型以獲得目標活動規(guī)律的統(tǒng)計結(jié)果和預(yù)測結(jié) 果。其中，步驟S208包括以下步驟步驟S208-2，預(yù)先存儲用于 訓(xùn)練統(tǒng)計預(yù)測模型的學習數(shù)據(jù)；步驟S208-4,提供統(tǒng)計預(yù)測模型， 利用學習數(shù)據(jù)訓(xùn)練統(tǒng)計預(yù)測模型；以及步驟S208-6，將活動信息應(yīng) 用于訓(xùn)練好的統(tǒng)計預(yù)測模型以獲得目標活動規(guī)律的統(tǒng)計結(jié)果和預(yù)測 結(jié)果。目標活動予貞測方法還包4舌以下步艱《顯示所述纟充計結(jié)果和所述 預(yù)測結(jié)果。活動信息包括以下信息目標標識符、目標出現(xiàn)的時間、 及目標出現(xiàn)的物理位置。通過本發(fā)明，從現(xiàn)有監(jiān)聽數(shù)據(jù)中過濾被控目標的活動數(shù)據(jù)，分 析總結(jié)其中的規(guī)律，發(fā)現(xiàn)異常行為。


此處所i兌明的附圖用來^是供對本發(fā)明的進一步理解，構(gòu)成本申 請的一部分，本發(fā)明的示意性實施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并 不構(gòu)成對本發(fā)明的不當限定。在附圖中圖1是根據(jù)本發(fā)明的實施例的目標活動預(yù)測裝置的框圖；圖2是才艮據(jù)本發(fā)明的一個實施例的目標活動預(yù)測方法的流禾呈圖；圖3是根據(jù)本發(fā)明的另一個實施例的活動數(shù)據(jù)采集與規(guī)則挖掘 的;危一呈圖；以及圖4是根據(jù)本發(fā)明的實施例的預(yù)測與修正規(guī)則的流程圖。
具體實施方式
下面參考附圖，詳細說明本發(fā)明的具體實施方式
。圖1是根據(jù)本發(fā)明的實施例的目標活動預(yù)測裝置的框圖。如圖 l所示，該裝置包括監(jiān)聽模塊(監(jiān)聽控制模塊)102，用于監(jiān)聽目 標的活動信息，并將活動信息發(fā)送給數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊104;數(shù)據(jù)預(yù) 處理模塊104，用于對活動信息進行預(yù)處理，并將預(yù)處理后的活動 信息發(fā)送給活動信息H據(jù)庫106;活動信息^:據(jù)庫106,用于存^i者預(yù) 處理后的活動信息并將其發(fā)送給數(shù)據(jù)挖掘模塊108-4;統(tǒng)計預(yù)測模 塊108,用于提供訓(xùn)練好的統(tǒng)計預(yù)測模型，并將來自數(shù)據(jù)預(yù)處理模 塊的活動信息應(yīng)用于訓(xùn)練好的統(tǒng)計預(yù)測模型以獲得目標活動規(guī)律的 統(tǒng)計結(jié)果和預(yù)測結(jié)果。其中，統(tǒng)計預(yù)測才莫塊108包括學習數(shù)據(jù)庫(學習庫)108-2,用于預(yù)先存儲用于訓(xùn)練統(tǒng)計預(yù)測模型的學習數(shù)據(jù)；以及數(shù)據(jù)挖掘模 塊108-4，用于提供統(tǒng)計預(yù)測模型，利用來自學習數(shù)據(jù)庫108-2的學 習數(shù)據(jù)訓(xùn)練統(tǒng)計預(yù)測模型，并將來自數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊的活動信息應(yīng) 用于訓(xùn)練好的統(tǒng)計預(yù)測;漠型以獲得目標活動規(guī)律的統(tǒng)計結(jié)果和預(yù)測 結(jié)果。目標活動預(yù)測裝置還包括顯示才莫塊110，用于顯示統(tǒng)計結(jié)果 和預(yù)測結(jié)果。顯示一莫塊110包括統(tǒng)計結(jié)果可纟見化一莫塊(頻率可3見 4匕沖莫塊)110-2，用于顯示統(tǒng)計結(jié)果，例如，目標在不同時間和/或 不同地點出現(xiàn)的頻率的統(tǒng)計圖表；以及預(yù)測結(jié)果可視化模塊(預(yù)測 可視化模塊)110-4，用于顯示預(yù)測結(jié)果，具體地講，顯示預(yù)測出的目標出現(xiàn)在不同地理位置的更加直觀的圖示，例如，利用電子地圖等的更加直的方式表示預(yù)測結(jié)果?；顒有畔ㄒ韵滦畔⒛繕藰俗R符、目標出現(xiàn)的時間、及目 標出現(xiàn)的位置。統(tǒng)計結(jié)果是指目標在不同時間和/或不同位置出現(xiàn)的 頻率。預(yù)測結(jié)果是指目標在未來的預(yù)定時間和/或預(yù)定位置出現(xiàn)的概 率。圖2是根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的目標活動預(yù)測方法的流程 圖。如圖2所示，該方法包4舌以下步驟步驟S202，采集目標的多種活動信息，其中，活動信息包括以 下信息目標標識符、目標出現(xiàn)的時間、目標出現(xiàn)的位置、及所屬 網(wǎng)元等。步驟S204,對活動信息進行預(yù)處理。具體地講，從步驟S202 收集到的活動信息中過濾出統(tǒng)計及預(yù)測所需要的信息，例如，目標 標識符、目標出現(xiàn)的時間、出現(xiàn)的位置、及被叫號碼等。步驟S206,預(yù)先存儲用于訓(xùn)練統(tǒng)計預(yù)測模型的學習數(shù)據(jù)。該學 習凄t據(jù)為步驟S204進4亍的預(yù)處理所得到的^t據(jù)中的一部分。步驟S208，提供訓(xùn)練好的統(tǒng)計預(yù)測模型，并將活動信息應(yīng)用于 訓(xùn)練好的統(tǒng)計預(yù)測模型以獲得目標活動規(guī)律的統(tǒng)計結(jié)果和預(yù)測結(jié) 果。其中，步驟S208包括以下步驟步驟S208-2，預(yù)先存儲用于訓(xùn)練統(tǒng)計預(yù)測模型的學習數(shù)據(jù)。該 學習數(shù)據(jù)為步驟S204進行的預(yù)處理所得到的數(shù)據(jù)中的一部分。步驟S208-4，提供統(tǒng)計預(yù)測才莫型，利用學習數(shù)據(jù)訓(xùn)練統(tǒng)計預(yù)測 模型。其中，統(tǒng)計預(yù)測才莫型，例如，關(guān)于某一被控目標的時間和位置的關(guān)系曲線。具體地講，某一被控目標在本月第n天的時間tn和 位置Pn的關(guān)系式或曲線。利用學習凝:據(jù)去訓(xùn)練此統(tǒng)計預(yù)測^t型，這 里可以4吏用專業(yè)的凄t據(jù)挖掘工具，例如，SQLServer 2000 。步驟S208-6,將活動信息應(yīng)用于訓(xùn)練好的統(tǒng)計預(yù)測模型以獲得 目標活動規(guī)J聿的統(tǒng)計結(jié)果和預(yù)測結(jié)果。同沖羊，這里也可以〗吏用專業(yè) 的凄t據(jù)挖掘工具，并且可以選擇合適的算法進行預(yù)測，例如， SQLServer 2000的決策數(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。目標活動預(yù)測方法還包4舌以下步-驟顯示所述統(tǒng)計結(jié)果和所述 預(yù)測結(jié)果。活動信息包括以下信息目標標識符、目標出現(xiàn)的時間、 及目標出現(xiàn)的物理位置。在才艮據(jù)本發(fā)明的另 一個實施例中，目標活動預(yù)測方法包^舌以下 步驟步驟一，運行在監(jiān)聽中心(LIC)上的監(jiān)聽控制模塊，在收到 HI2和HI3接口上報的消息后，將活動事件詳細信息保存在活動信 息凄t據(jù)庫里；同時話務(wù)統(tǒng)計力良務(wù)器記錄下通話記錄。步驟二，數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊從歷史活動事件或話務(wù)記錄中提取時 間、地點、被叫號碼、通話時長，統(tǒng)計各個事物的頻率，存入活動 信息數(shù)據(jù)庫。步驟三，選取數(shù)據(jù)挖掘模塊提供的算法并應(yīng)用于準備好的數(shù)據(jù)， 得出活動事物之間的關(guān)聯(lián)模型；并根據(jù)輸入的學習數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型， 并將挑選出的規(guī)則存入學習數(shù)據(jù)庫。步駛《四，圖形化統(tǒng)計結(jié)果，顯示預(yù)測4言息。對于步驟三，使用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘模塊提供的決策樹、神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)、近鄰學習、回歸、關(guān)聯(lián)、聚類、貝葉斯判別等多種建模方法分別建立模型，然后對這些模型進行優(yōu)劣比較，從而挑選出最適合活 動規(guī)律分析的建模方法。這里系統(tǒng)可自動判別最優(yōu)模型以供參考。圖3是根據(jù)本發(fā)明的另一個實施例的活動數(shù)據(jù)采集與規(guī)則挖掘 的流程圖，如圖3所示，該流程圖是數(shù)據(jù)挖掘模塊應(yīng)用于數(shù)據(jù)找出 模型的流程，這是一個循環(huán)往復(fù)的過程。步驟S302,監(jiān)聽控制模塊將收到的HI2消息寫入用戶活動信息 數(shù)據(jù)庫里，每條記錄的信息包括用戶ID、時間、物理位置。步驟S304，預(yù)處理才莫塊按^皮控目標ID，時間，物理位置為參 數(shù)，計算頻率。步驟S306，根據(jù)學習數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)挖掘模塊訓(xùn)練模型。這里可以 用專業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘工具，設(shè)定不同的算法得出模型，再用少量數(shù)據(jù) 驗證模型。圖4是根據(jù)本發(fā)明的實施例的預(yù)測與修正規(guī)則的流程圖。如圖 4所示，該流程圖為用戶應(yīng)用部分。用戶輸入預(yù)測條件，使用才莫型， 得出預(yù)測地點；同時系統(tǒng)根據(jù)真實的活動結(jié)果修正模型，更新學習 數(shù)據(jù)庫，具體步駛A如下步驟S402,用戶輸入預(yù)測條件，例如，被控目標ID、時間、 置信度、及推測地點。步驟S404，根據(jù)輸入條件，加載模型，得出預(yù)測的活動地點。步驟S406，預(yù)測地點可視化，例如，顯示在活動地圖上。步驟S408，在步驟S404之后，觀察被控目標的實際出現(xiàn)地點， 如果確晉誤，則才丸4亍步驟S410,更改學習凄t據(jù)庫，^f'務(wù)正才莫型。步驟S410，數(shù)據(jù)挖掘模塊根據(jù)活動信息修正模型。步驟S412,分別以時間、地點、及頻率為坐標，制作活動頻率 柱狀圖方式。通過本發(fā)明，從現(xiàn)有監(jiān)聽數(shù)據(jù)中過濾被控目標的活動數(shù)據(jù)，分 析總結(jié)其中的規(guī)律，發(fā)現(xiàn)異常行為。以上所述^f又為本發(fā)明的優(yōu)選實施例而已，并不用于限制本發(fā)明， 對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在 本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等， 均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種目標活動預(yù)測裝置，其特征在于，包括監(jiān)聽模塊，用于監(jiān)聽所述目標的活動信息，并將所述活動信息發(fā)送給數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊；所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對所述活動信息進行預(yù)處理，并將預(yù)處理后的活動信息發(fā)送給活動信息數(shù)據(jù)庫；所述活動信息數(shù)據(jù)庫，用于存儲所述預(yù)處理后的活動信息并將其發(fā)送給數(shù)據(jù)挖掘模塊；統(tǒng)計預(yù)測模塊，用于提供訓(xùn)練好的統(tǒng)計預(yù)測模型，并將來自所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊的所述活動信息應(yīng)用于所述訓(xùn)練好的統(tǒng)計預(yù)測模型以獲得所述目標活動規(guī)律的統(tǒng)計結(jié)果和預(yù)測結(jié)果。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標活動預(yù)測裝置，其特征在于，所述 統(tǒng)計預(yù)測一莫塊包4舌:學習凄t據(jù)庫，用于預(yù)先存儲用于訓(xùn)練所述統(tǒng)計預(yù)測才莫型的 學習凄t據(jù)；以及所述數(shù)據(jù)挖掘模塊，用于提供所述統(tǒng)計預(yù)測模型，利用來 自所述學習It據(jù)庫的所述學習凄史據(jù)訓(xùn)練所述統(tǒng)計預(yù)測才莫型，并 將來自所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊的所述活動信息應(yīng)用于訓(xùn)練好的 統(tǒng)計預(yù)測一莫型以獲得所述目標活動規(guī)J聿的統(tǒng)計結(jié)果和預(yù)測結(jié)果。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的目標活動預(yù)測裝置，其特征在于，還包 括顯示模塊，用于顯示所述統(tǒng)計結(jié)果和所述預(yù)測結(jié)果。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的目標活動預(yù)測裝置，其特征在于，所述 顯示一莫塊包括統(tǒng)計結(jié)果可一見化才莫塊，用于顯示所述統(tǒng)計結(jié)果；以及預(yù)測結(jié)果可視化模塊，用于顯示所述預(yù)測結(jié)果。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1至4中任一項所述的目標活動預(yù)測裝置，其特 征在于，所述活動信息包括以下信息目標標識符、所述目標 出現(xiàn)的時間、及所述目標出現(xiàn)的位置。
6. 4艮據(jù)^L利要求5所述的目標活動預(yù)測裝置，其特4正在于，所述 統(tǒng)計結(jié)果是指所述目標在不同時間和/或不同位置出現(xiàn)的頻率。
7. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的目標活動預(yù)測裝置，其特征在于，所述 預(yù)測結(jié)果是指所述目標在未來的預(yù)定時間和/或預(yù)定位置出現(xiàn) 的才既率。
8. —種目標活動予貞測方法，其特;f正在于，所述方法包4舌以下步驟步驟S202，接收所述目標的多種活動信息；步驟S204,只十所述活動<言息進4于預(yù)處理；步驟S206，預(yù)先存儲用于訓(xùn)練統(tǒng)計預(yù)測才莫型的學習數(shù)據(jù)；以及步驟S208，提供訓(xùn)練好的統(tǒng)計預(yù)測模型，并將所述活動 信息應(yīng)用于所述訓(xùn)練好的統(tǒng)計預(yù)測才莫型以獲得所述目標活動 頭見4聿的統(tǒng)計結(jié)果和予貞測結(jié)果。
9. 4艮據(jù)4又利要求8所述的目標活動預(yù)測方法，其特4i在于，所述 步驟S208包括以下步驟步驟S208-2,預(yù)先存儲用于訓(xùn)練所述統(tǒng)計預(yù)測才莫型的學 習數(shù)據(jù)；步驟S208-4，提供所述統(tǒng)計預(yù)測才莫型，利用所述學習數(shù) 據(jù)訓(xùn)練所述統(tǒng)計預(yù)測沖莫型；以及步驟S208-6,將所述活動信息應(yīng)用于訓(xùn)練好的統(tǒng)計預(yù)測 才莫型以獲得所述目標活動規(guī)^聿的統(tǒng)計結(jié)果和預(yù)測結(jié)果。
10. 才艮據(jù)^又利要求9所述的目標活動預(yù)測方法，其特4正在于，所述 方法還包4舌以下步艱《顯示所述統(tǒng)計結(jié)果和所述預(yù)測結(jié)果。
11. 根據(jù)權(quán)利要求8至10中任一項所述的目標活動預(yù)測方法，其 特征在于，所述活動信息包括以下信息目標標識符、目標出 i見的時間、及目標出J見的物理^f立置。
全文摘要
本發(fā)明提出了目標活動預(yù)測裝置及方法，其中，目標活動預(yù)測裝置包括監(jiān)聽模塊，用于監(jiān)聽目標的活動信息，并將活動信息發(fā)送給數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊；數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對活動信息進行預(yù)處理，并將預(yù)處理后的活動信息發(fā)送給活動信息數(shù)據(jù)庫；活動信息數(shù)據(jù)庫，用于存儲預(yù)處理后的活動信息并將其發(fā)送給數(shù)據(jù)挖掘模塊；統(tǒng)計預(yù)測模塊，用于提供訓(xùn)練好的統(tǒng)計預(yù)測模型，并將來自數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊的活動信息應(yīng)用于訓(xùn)練好的統(tǒng)計預(yù)測模型以獲得目標活動規(guī)律的統(tǒng)計結(jié)果和預(yù)測結(jié)果。通過本發(fā)明，從現(xiàn)有監(jiān)聽數(shù)據(jù)中過濾被控目標的活動數(shù)據(jù)，分析總結(jié)其中的規(guī)律，發(fā)現(xiàn)異常行為。
文檔編號G06F17/30GK101247392SQ20081000938
公開日2008年8月20日 申請日期2008年2月28日 優(yōu)先權(quán)日2008年2月28日
發(fā)明者玲 王 申請人:中興通訊股份有限公司