用戶信息的處理方法、移動(dòng)終端及服務(wù)器的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明實(shí)施例公開了用戶信息的處理方法、移動(dòng)終端及服務(wù)器，所述方法包括：移動(dòng)終端采集終端信息，所述終端信息包括所述移動(dòng)終端的位置；獲得當(dāng)前時(shí)間和位于所述位置下不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息；根據(jù)所述先驗(yàn)概率信息和所述終端信息對(duì)使用所述移動(dòng)終端的終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)。本發(fā)明實(shí)施例除了結(jié)合終端用戶自身的終端數(shù)據(jù)外，還結(jié)合不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息對(duì)終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)，由于識(shí)別或預(yù)測(cè)時(shí)，增加了數(shù)據(jù)樣本的數(shù)量，從而提高了識(shí)別或預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性；并且，應(yīng)用本發(fā)明實(shí)施例的識(shí)別或預(yù)測(cè)結(jié)果向終端用戶推送的信息與用戶感興趣的信息差別較小，從而可以提高用戶的終端使用體驗(yàn)。
【專利說(shuō)明】用戶信息的處理方法、移動(dòng)終端及服務(wù)器
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及通信【技術(shù)領(lǐng)域】，特別涉及用戶信息的處理方法、移動(dòng)終端及服務(wù)器。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著移動(dòng)終端智能化程度的提高和普及，智能終端的使用與終端用戶的日常生活緊密聯(lián)系，從而使得終端的各種應(yīng)用功能也逐漸增強(qiáng)。終端內(nèi)通過設(shè)置傳感器等裝置，可以獲得用戶的各種應(yīng)用數(shù)據(jù)，并依據(jù)這些應(yīng)用數(shù)據(jù)對(duì)用戶活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)，從而根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果向用戶推送信息，以提高終端用戶的使用體驗(yàn)。
[0003]現(xiàn)有技術(shù)中，在對(duì)用戶活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)時(shí)，通過傳感器僅能采集到終端用戶自身的應(yīng)用數(shù)據(jù)，并將該應(yīng)用數(shù)據(jù)與預(yù)先設(shè)置的活動(dòng)分類模型進(jìn)行匹配，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶活動(dòng)的識(shí)別或預(yù)測(cè)。但是，由于現(xiàn)有的識(shí)別或預(yù)測(cè)方式僅針對(duì)用戶自身的應(yīng)用數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)樣本有限，使得識(shí)別或預(yù)測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確，以及依據(jù)識(shí)別或預(yù)測(cè)結(jié)果向用戶推送的信息與用戶感興趣的信息差別較大，從而導(dǎo)致終端用戶的使用體驗(yàn)不高。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0004]本發(fā)明實(shí)施例中提供了用戶信息的處理方法、移動(dòng)終端及服務(wù)器，以一定程度上解決現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)用戶活動(dòng)的識(shí)別和預(yù)測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確，導(dǎo)致用戶終端使用體驗(yàn)不高的問題。
[0005]為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明實(shí)施例公開了如下技術(shù)方案:
[0006]第一方面，提供一種用戶信息的處理方法，所述方法包括:
[0007]移動(dòng)終端采集終端信息，所述終端信息包括所述移動(dòng)終端的位置；
[0008]獲得當(dāng)前時(shí)間和位于所述位置下不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息；
[0009]根據(jù)所述先驗(yàn)概率信息和所述終端信息對(duì)使用所述移動(dòng)終端的終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)。
[0010]結(jié)合第一方面，在第一方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述終端信息包括:終端傳感信息和用戶操作信息，其中，所述終端傳感信息包括所述移動(dòng)終端的位置；
[0011]所述移動(dòng)終端采集終端信息，包括:
[0012]移動(dòng)終端按照設(shè)置的時(shí)間周期采集所述終端傳感信息和用戶操作信息；或者，
[0013]移動(dòng)終端接收到終端用戶輸入的采集命令時(shí)，采集所述終端傳感信息和用戶操作信息。
[0014]結(jié)合第一方面，或第一方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第一方面的第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述獲得當(dāng)前時(shí)間和位于所述位置下不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息，包括:
[0015]移動(dòng)終端向服務(wù)器發(fā)送采集到的所述移動(dòng)終端的位置，以使所述服務(wù)器根據(jù)當(dāng)前時(shí)間和所述位置檢索人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)，得到不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息；
[0016]接收所述服務(wù)器返回的所述不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息。
[0017]結(jié)合第一方面，或第一方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，或第一方面的第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第一方面的第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述根據(jù)所述先驗(yàn)概率信息和所述終端信息對(duì)使用所述移動(dòng)終端的終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)，包括:
[0018]將所述先驗(yàn)概率信息和終端信息輸入預(yù)先訓(xùn)練的用戶活動(dòng)分類模型，對(duì)所述用戶活動(dòng)分類模型采用預(yù)設(shè)算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述終端用戶的活動(dòng)識(shí)別結(jié)果；或者，
[0019]將所述先驗(yàn)概率信息和終端信息輸入預(yù)先訓(xùn)練的用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型，對(duì)所述用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型采用預(yù)設(shè)算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述終端用戶的活動(dòng)預(yù)測(cè)結(jié)果。
[0020]結(jié)合第一方面的第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第一方面的第四種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述方法還包括:
[0021]所述移動(dòng)終端按照預(yù)設(shè)時(shí)間周期向所述服務(wù)器上報(bào)終端用戶的活動(dòng)信息，以使所述服務(wù)器根據(jù)所述活動(dòng)信息對(duì)用戶活動(dòng)分類模型或用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行更新；
[0022]接收所述服務(wù)器返回的更新后的所述用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型。
[0023]第二方面，提供一種用戶信息的處理方法，所述方法包括:
[0024]服務(wù)器接收移動(dòng)終端采集的終端信息，所述終端信息包括所述移動(dòng)終端的位置；
[0025]獲得當(dāng)前時(shí)間和位于所述位置下不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息；
[0026]向所述移動(dòng)終端發(fā)送所述不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息，以使所述移動(dòng)終端根據(jù)所述先驗(yàn)概率信息和終端信息對(duì)使用所述移動(dòng)終端的終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)。
[0027]結(jié)合第二方面，在第二方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述終端信息包括:終端傳感信息和用戶操作信息，其中，所述終端傳感信息包括所述移動(dòng)終端的位置；
[0028]所述獲得當(dāng)前時(shí)間和位于所述位置下不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息，包括:所述服務(wù)器以當(dāng)前時(shí)間和所述移動(dòng)終端的位置檢索人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)，得到不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息。
[0029]結(jié)合第二方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第二方面的第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述方法還包括:
[0030]服務(wù)器從網(wǎng)絡(luò)信息中獲取人類活動(dòng)信息；
[0031]對(duì)所述人類活動(dòng)信息進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)，得到不同用戶活動(dòng)在不同時(shí)間和位置時(shí)的概率信息；
[0032]將所述概率信息作為用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率保存到所述人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)中。
[0033]結(jié)合第二方面，或第二方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，或第二方面的第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第二方面的第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述方法還包括:
[0034]所述服務(wù)器接收所述移動(dòng)終端按照預(yù)設(shè)時(shí)間周期上報(bào)的終端用戶的活動(dòng)信息；
[0035]根據(jù)所述活動(dòng)信息對(duì)用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行更新；
[0036]將更新后的所述用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型下發(fā)給所述移動(dòng)終端。
[0037]第三方面，提供一種移動(dòng)終端，所述移動(dòng)終端包括:
[0038]采集單元，用于采集終端信息，所述終端信息包括所述移動(dòng)終端的位置；
[0039]獲得單元，用于獲得當(dāng)前時(shí)間和位于所述位置下不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息；
[0040]處理單元，用于根據(jù)所述獲得單元獲得的先驗(yàn)概率信息和所述采集單元采集的終端信息對(duì)使用所述移動(dòng)終端的終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)。
[0041]結(jié)合第三方面，在第三方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述采集單元采集的終端信息包括:終端傳感信息和用戶操作信息，其中，所述終端傳感信息包括所述移動(dòng)終端的位置；
[0042]所述采集單元，具體用于按照設(shè)置的時(shí)間周期采集所述終端傳感信息和用戶操作信息，或者接收到終端用戶輸入的采集命令時(shí)，采集所述終端傳感信息和用戶操作信息。
[0043]結(jié)合第三方面，或第三方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第三方面的第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述獲得單元包括:
[0044]信息發(fā)送子單元，用于向服務(wù)器發(fā)送所述采集單元采集到的所述移動(dòng)終端的位置，以使所述服務(wù)器根據(jù)當(dāng)前時(shí)間和所述位置檢索人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)，得到不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息；
[0045]概率接收子單元，用于接收所述服務(wù)器返回的所述不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息。
[0046]結(jié)合第三方面，或第三方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，或第三方面的第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第三方面的第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述處理單元包括至少一個(gè)下述子單元:
[0047]活動(dòng)識(shí)別子單元，用于將所述先驗(yàn)概率信息和終端信息輸入預(yù)先訓(xùn)練的用戶活動(dòng)分類模型，對(duì)所述用戶活動(dòng)分類模型采用預(yù)設(shè)算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述終端用戶的活動(dòng)識(shí)別結(jié)果；
[0048]活動(dòng)預(yù)測(cè)子單元，用于將所述先驗(yàn)概率信息和終端信息輸入預(yù)先訓(xùn)練的用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型，對(duì)所述用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型采用預(yù)設(shè)算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述終端用戶的活動(dòng)預(yù)測(cè)結(jié)果。
[0049]結(jié)合第三方面的第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第三方面的第四種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述移動(dòng)終端還包括:
[0050]上報(bào)單元，用于按照預(yù)設(shè)時(shí)間周期向所述服務(wù)器上報(bào)終端用戶的活動(dòng)信息，以使所述服務(wù)器根據(jù)所述活動(dòng)信息對(duì)用戶活動(dòng)分類模型或用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行更新；
[0051]接收單元，用于接收所述服務(wù)器返回的更新后的所述用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型。
[0052]第四方面，提供一種服務(wù)器，所述服務(wù)器包括:
[0053]接收單元，用于接收移動(dòng)終端采集的終端信息，所述終端信息包括所述移動(dòng)終端的位置；
[0054]獲得單元，用于獲得當(dāng)前時(shí)間和位于所述位置下不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息；
[0055]發(fā)送單元，用于向所述移動(dòng)終端發(fā)送所述獲得單元獲得的不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息，以使所述移動(dòng)終端根據(jù)所述先驗(yàn)概率信息和終端信息對(duì)使用所述移動(dòng)終端的終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)。
[0056]結(jié)合第四方面，在第四方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述終端信息包括:終端傳感信息和用戶操作信息，其中，所述終端傳感信息包括所述移動(dòng)終端的位置；
[0057]所述獲得單元，具體用于以當(dāng)前時(shí)間和所述移動(dòng)終端的位置檢索人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)，得到不同類型的而用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息。
[0058]結(jié)合第四方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第四方面的第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述服務(wù)器還包括:
[0059]獲取單元，用于從網(wǎng)絡(luò)信息中獲取人類活動(dòng)信息；
[0060]統(tǒng)計(jì)單元，用于對(duì)所述獲取單元獲取的人類活動(dòng)信息進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)，得到不同用戶活動(dòng)在不同時(shí)間和位置時(shí)的概率信息；
[0061]保存單元，用于將所述統(tǒng)計(jì)單元獲得的概率信息作為用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率保存到所述人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)中。
[0062]結(jié)合第四方面，或第四方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，或第四方面的第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第四方面的第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述接收單元，還用于接收所述移動(dòng)終端按照預(yù)設(shè)時(shí)間周期上報(bào)的終端用戶的活動(dòng)信息；
[0063]所述服務(wù)器還包括:
[0064]更新單元，用于根據(jù)所述接收單元接收的活動(dòng)信息對(duì)用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行更新；
[0065]下發(fā)單元，用于將所述更新單元更新后的用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型下發(fā)給所述移動(dòng)終端。
[0066]第五方面，提供一種移動(dòng)終端，所述移動(dòng)終端包括:傳感裝置、網(wǎng)絡(luò)接口和處理器，其中，
[0067]所述傳感裝置，用于采集屬于終端信息的終端傳感信息，所述終端傳感信息包括所述移動(dòng)終端的位置；
[0068]所述處理器，用于采集屬于終端信息的用戶操作信息；
[0069]所述網(wǎng)絡(luò)接口，用于與服務(wù)器建立通信連接，并從所述服務(wù)器獲得當(dāng)前時(shí)間和位于所述位置下不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息；
[0070]所述處理器，還用于根據(jù)所述先驗(yàn)概率信息和所述終端信息對(duì)使用所述移動(dòng)終端的終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)。
[0071]結(jié)合第五方面，在第五方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述傳感裝置，具體用于按照設(shè)置的時(shí)間周期采集所述終端傳感信息，或者接收到終端用戶輸入的采集命令時(shí)，采集所述終端傳感信息，其中，所述終端傳感信息包括所述移動(dòng)終端的位置；
[0072]所述處理器，具體用于按照設(shè)置的時(shí)間周期采集所述用戶操作信息，或者接收到終端用戶輸入的采集命令時(shí)，采集所述用戶操作信息。
[0073]結(jié)合第五方面，或第五方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第五方面的第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述網(wǎng)絡(luò)接口，具體用于向服務(wù)器發(fā)送所述移動(dòng)終端的位置，以使所述服務(wù)器根據(jù)當(dāng)前時(shí)間和所述位置檢索人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)，得到不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息，并接收所述服務(wù)器返回的所述不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息。
[0074]結(jié)合第五方面，或第五方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，或第五方面的第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第五方面的第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述處理器，具體用于將所述先驗(yàn)概率信息和終端信息輸入預(yù)先訓(xùn)練的用戶活動(dòng)分類模型，對(duì)所述用戶活動(dòng)分類模型采用預(yù)設(shè)算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述終端用戶的活動(dòng)識(shí)別結(jié)果，或者，將所述先驗(yàn)概率信息和終端信息輸入預(yù)先訓(xùn)練的用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型，對(duì)所述用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型采用預(yù)設(shè)算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述終端用戶的活動(dòng)預(yù)測(cè)結(jié)果。
[0075]結(jié)合第五方面的第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第五方面的第四種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述處理器，還用于通過所述網(wǎng)絡(luò)接口，按照預(yù)設(shè)時(shí)間周期向所述服務(wù)器上報(bào)終端用戶的活動(dòng)信息，以使所述服務(wù)器根據(jù)所述活動(dòng)信息對(duì)用戶活動(dòng)分類模型或用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行更新，并通過所述網(wǎng)絡(luò)接口接收所述服務(wù)器返回的更新后的所述用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型。
[0076]第六方面，提供一種服務(wù)器，所述服務(wù)器包括:網(wǎng)絡(luò)接口和處理器，其中，
[0077]所述網(wǎng)絡(luò)接口，用于接收移動(dòng)終端采集的終端信息，所述終端信息包括所述移動(dòng)終端的位置；
[0078]所述處理器，用于獲得當(dāng)前時(shí)間和位于所述位置下不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息，并通過所述網(wǎng)絡(luò)接口向所述移動(dòng)終端發(fā)送所述不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息，以使所述移動(dòng)終端根據(jù)所述先驗(yàn)概率信息和終端信息對(duì)使用所述移動(dòng)終端的終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)。
[0079]結(jié)合第六方面，在第六方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述終端信息包括:終端傳感信息和用戶操作信息，其中，所述終端傳感信息包括所述移動(dòng)終端的位置；
[0080]所述處理器，具體用于以當(dāng)前時(shí)間和所述移動(dòng)終端的位置檢索人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)，得到不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息。
[0081]結(jié)合第六方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第六方面的第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述處理器，還用于從網(wǎng)絡(luò)信息中獲取人類活動(dòng)信息，對(duì)所述人類活動(dòng)信息進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)，得到不同用戶活動(dòng)在不同時(shí)間和位置時(shí)的概率信息，并將所述概率信息作為用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率保存到所述人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)中。
[0082]結(jié)合第六方面，或第六方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，或第六方面的第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第六方面的第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述網(wǎng)絡(luò)接口，還用于接收所述移動(dòng)終端按照預(yù)設(shè)時(shí)間周期上報(bào)的終端用戶的活動(dòng)信息；
[0083]所述處理器，還用于根據(jù)所述活動(dòng)信息對(duì)用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行更新，并將更新后的所述用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型通過所述網(wǎng)絡(luò)接口下發(fā)給所述移動(dòng)終端。
[0084]本發(fā)明實(shí)施例中，移動(dòng)終端采集包括移動(dòng)終端的位置在內(nèi)的終端信息，從服務(wù)器獲得當(dāng)前時(shí)間和位于所述位置下不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息，根據(jù)先驗(yàn)概率信息和終端信息對(duì)使用移動(dòng)終端的終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)。本發(fā)明實(shí)施例在對(duì)用戶活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)時(shí)，除了結(jié)合終端用戶自身的終端數(shù)據(jù)外，還結(jié)合不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息對(duì)終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)，由于識(shí)別或預(yù)測(cè)時(shí)，增加了數(shù)據(jù)樣本的數(shù)量，從而提高了識(shí)別或預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性；并且，應(yīng)用本發(fā)明實(shí)施例的識(shí)別或預(yù)測(cè)結(jié)果向終端用戶推送的信息與用戶感興趣的信息差別較小，從而可以提高用戶的終端使用體驗(yàn)。
【專利附圖】
【附圖說(shuō)明】
[0085]為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員而言，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0086]圖1A為本發(fā)明用戶信息的處理方法的一個(gè)實(shí)施例流程圖；
[0087]圖1B為本發(fā)明用戶信息的處理方法的另一個(gè)實(shí)施例流程圖；
[0088]圖2為應(yīng)用本發(fā)明實(shí)施例的用戶活動(dòng)識(shí)別和預(yù)測(cè)系統(tǒng)架構(gòu)示意圖；
[0089]圖3為本發(fā)明用戶信息的處理方法的另一個(gè)實(shí)施例流程圖；
[0090]圖4為本發(fā)明移動(dòng)終端的一個(gè)實(shí)施例框圖；
[0091]圖5為本發(fā)明移動(dòng)終端的另一個(gè)實(shí)施例框圖；
[0092]圖6為本發(fā)明移動(dòng)終端的另一個(gè)實(shí)施例框圖；
[0093]圖7為本發(fā)明服務(wù)器的一個(gè)實(shí)施例框圖；
[0094]圖8為本發(fā)明服務(wù)器的另一個(gè)實(shí)施例框圖；
[0095]圖9為本發(fā)明服務(wù)器的另一個(gè)實(shí)施例框圖；
[0096]圖10為本發(fā)明服務(wù)器的另一個(gè)實(shí)施例框圖。
【具體實(shí)施方式】
[0097]本發(fā)明如下實(shí)施例提供了用戶信息的處理方法、移動(dòng)終端及服務(wù)器。
[0098]為了使本【技術(shù)領(lǐng)域】的人員更好地理解本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案，并使本發(fā)明實(shí)施例的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中技術(shù)方案作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。
[0099]參見圖1A，為本發(fā)明用戶信息的處理方法的一個(gè)實(shí)施例流程圖，該實(shí)施例從移動(dòng)終端側(cè)描述的用戶信息的處理過程:
[0100]步驟101:移動(dòng)終端采集終端信息，終端信息包括移動(dòng)終端的位置。
[0101]本實(shí)施例中，終端信息可以包括:終端傳感信息和用戶操作信息。其中，終端傳感信息可以由移動(dòng)終端上的各類傳感設(shè)備進(jìn)行采集，例如，傳感裝置可以包括速度傳感器、加速度傳感器、全球定位系統(tǒng)(Global Posit1ning System, GPS)、無(wú)線保真(WirelessFidelity, WiFi)裝置等，終端傳感信息除了包括移動(dòng)終端的位置外，還可以包括移動(dòng)終端的加速度、角度、光照和聲音等；用戶操作信息可以包括終端開啟、終端充電、終端通信、終端流量使用、終端設(shè)置、終端攝像、終端拍照、終端錄音、應(yīng)用下載、應(yīng)用使用、瀏覽器訪問地址等。
[0102]本實(shí)施例中的位置指預(yù)先劃分的各個(gè)地理區(qū)域范圍，終端的位置指終端所在的某個(gè)地理區(qū)域范圍，例如，位置可以包括CBD區(qū)域，市中心街道區(qū)域，大學(xué)城區(qū)域等。需要說(shuō)明的是，上述僅是對(duì)位置劃分的舉例，實(shí)際應(yīng)用中可以根據(jù)需要對(duì)位置進(jìn)行靈活劃分，對(duì)此本發(fā)明實(shí)施例不進(jìn)行限制。
[0103]本實(shí)施例中，移動(dòng)終端可以按照設(shè)置的時(shí)間周期采集終端傳感信息和用戶操作信息；或者，移動(dòng)終端也可以在接收到終端用戶輸入的采集命令時(shí)，采集終端傳感信息和用戶操作信息。
[0104]步驟102:移動(dòng)終端獲得當(dāng)前時(shí)間和位于該位置下不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息。
[0105]本實(shí)施例中，移動(dòng)終端可以向服務(wù)器發(fā)送采集到的移動(dòng)終端的位置，由服務(wù)器根據(jù)當(dāng)前時(shí)間和位置檢索人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)，得到不同類型的用戶活動(dòng)在該時(shí)間和位置下的先驗(yàn)概率信息，并接收所述服務(wù)器返回的不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息。其中，先驗(yàn)概率(pr1r probability)是指根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)和歷史數(shù)據(jù)分析得到的概率,本發(fā)明實(shí)施例中，人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)中保存了依據(jù)用戶活動(dòng)的歷史數(shù)據(jù)計(jì)算得到的不同類型的用戶活動(dòng)在不同時(shí)間和不同位置下的概率，即不同類型的用戶活動(dòng)在不同時(shí)間和位置下的先驗(yàn)概率信息。
[0106]步驟103:移動(dòng)終端根據(jù)先驗(yàn)概率信息和終端信息對(duì)使用終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)。
[0107]本實(shí)施例中，移動(dòng)終端可以在日常使用過程中，按照預(yù)設(shè)時(shí)間周期向服務(wù)器上報(bào)終端用戶的活動(dòng)信息，以使服務(wù)器根據(jù)這些活動(dòng)信息對(duì)該移動(dòng)終端的用戶活動(dòng)分類模型或用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行更新，并接收服務(wù)器返回的更新后的用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型。
[0108]當(dāng)移動(dòng)終端需要對(duì)終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別時(shí)，可以將獲取的先驗(yàn)概率信息和采集的終端信息輸入預(yù)先訓(xùn)練的用戶活動(dòng)分類模型，對(duì)用戶活動(dòng)分類模型采用預(yù)設(shè)算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到終端用戶的活動(dòng)識(shí)別結(jié)果；當(dāng)移動(dòng)終端需要對(duì)終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，可以將獲取的先驗(yàn)概率信息和采集的終端信息輸入預(yù)先訓(xùn)練的用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型，對(duì)用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型采用預(yù)設(shè)算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到終端用戶的活動(dòng)預(yù)測(cè)結(jié)果。
[0109]本發(fā)明實(shí)施例在對(duì)用戶活動(dòng)分類模型或用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，可以采用線性回歸算法、決策樹算法、條件隨機(jī)場(chǎng)算法等，在采用這些算法對(duì)用戶活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)時(shí)，與現(xiàn)有技術(shù)的主要不同在于，增加了人類活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息，從而可以提高識(shí)別或預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。
[0110]由上述實(shí)施例可見，本實(shí)施例在對(duì)用戶活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)時(shí)，除了結(jié)合終端用戶自身的終端數(shù)據(jù)外，還結(jié)合不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息對(duì)終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)，由于識(shí)別或預(yù)測(cè)時(shí)，增加了數(shù)據(jù)樣本的數(shù)量，從而提高了識(shí)別或預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性；并且，應(yīng)用本發(fā)明實(shí)施例的識(shí)別或預(yù)測(cè)結(jié)果向終端用戶推送的信息與用戶感興趣的信息差別較小，從而可以提高用戶的終端使用體驗(yàn)。
[0111]參見圖1B，為本發(fā)明用戶信息的處理方法的一個(gè)實(shí)施例流程圖，該實(shí)施例從服務(wù)器側(cè)描述的用戶信息的處理過程:
[0112]步驟111:服務(wù)器接收移動(dòng)終端采集的終端信息，終端信息包括移動(dòng)終端的位置。
[0113]本實(shí)施例中，終端信息可以包括:終端傳感信息和用戶操作信息。其中，終端傳感信息可以由移動(dòng)終端上的各類傳感設(shè)備進(jìn)行采集，例如，傳感裝置可以包括GPS、WIFI裝置等，終端傳感信息除了包括移動(dòng)終端的位置外，還可以包括移動(dòng)終端的加速度、角度、光照和聲音等；用戶操作信息可以包括終端開啟、終端充電、終端通信、終端流量使用、終端設(shè)置、終端攝像、終端拍照、終端錄音、應(yīng)用下載、應(yīng)用使用、瀏覽器訪問地址等。
[0114]本實(shí)施例中的位置指預(yù)先劃分的各個(gè)地理區(qū)域范圍，終端的位置指終端所在的某個(gè)地理區(qū)域范圍，例如，位置可以包括CBD區(qū)域，市中心街道區(qū)域，大學(xué)城區(qū)域等。需要說(shuō)明的是，上述僅是對(duì)位置劃分的舉例，實(shí)際應(yīng)用中可以根據(jù)需要對(duì)位置進(jìn)行靈活劃分，對(duì)此本發(fā)明實(shí)施例不進(jìn)行限制。
[0115]本實(shí)施例中，服務(wù)器可以接收移動(dòng)終端按照設(shè)置的時(shí)間周期采集的終端傳感信息和用戶操作信息；或者，服務(wù)器也可以接收移動(dòng)終端也在接收到終端用戶輸入的采集命令時(shí)，采集的終端傳感信息和用戶操作信息。
[0116]步驟112:服務(wù)器獲得當(dāng)前時(shí)間和位于所述位置下不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息。
[0117]本實(shí)施例中，服務(wù)器可以預(yù)先從海量的網(wǎng)絡(luò)信息中獲取人類活動(dòng)信息，對(duì)人類活動(dòng)信息進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)，得到不同用戶活動(dòng)在不同時(shí)間和位置時(shí)的概率信息，將獲得的概率信息作為用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率，以時(shí)間和位置為維度保存到人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)中。當(dāng)服務(wù)器接收到移動(dòng)終端發(fā)送的位置后，可以以當(dāng)前時(shí)間和位置檢索人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)，得到不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息。
[0118]步驟113:服務(wù)器向移動(dòng)終端發(fā)送不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息，以使移動(dòng)終端根據(jù)先驗(yàn)概率信息和終端信息對(duì)使用終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)。
[0119]本實(shí)施例中，移動(dòng)終端可以在日常使用過程中，按照預(yù)設(shè)時(shí)間周期向服務(wù)器上報(bào)終端用戶的活動(dòng)信息，服務(wù)器接收到終端用戶的活動(dòng)信息后，根據(jù)這些活動(dòng)信息對(duì)該移動(dòng)終端的用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行更新，并將更新后的用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型下發(fā)給該移動(dòng)終端，以使該終端可以通過用戶活動(dòng)分類模型對(duì)終端用戶的用戶活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別，或者通過用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型對(duì)終端用戶的用戶活動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
[0120]由上述實(shí)施例可見，本實(shí)施例在對(duì)用戶活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)時(shí)，除了結(jié)合終端用戶自身的終端數(shù)據(jù)外，還結(jié)合不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息對(duì)終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)，由于識(shí)別或預(yù)測(cè)時(shí)，增加了數(shù)據(jù)樣本的數(shù)量，從而提高了識(shí)別或預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性；并且，應(yīng)用本發(fā)明實(shí)施例的識(shí)別或預(yù)測(cè)結(jié)果向終端用戶推送的信息與用戶感興趣的信息差別較小，從而可以提高用戶的終端使用體驗(yàn)。
[0121]參見圖2，為應(yīng)用本發(fā)明實(shí)施例的終端與服務(wù)器的交互架構(gòu)示意圖:
[0122]圖2中，服務(wù)器內(nèi)包括人類活動(dòng)數(shù)據(jù)管理模塊和用戶活動(dòng)模型管理模塊。其中，人類活動(dòng)數(shù)據(jù)管理模塊進(jìn)一步包括人類活動(dòng)采集分析子模塊、人類活動(dòng)分布檢索子模塊和人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)；用戶活動(dòng)模型管理模塊進(jìn)一步包括用戶模型訓(xùn)練子模塊、用戶模型更新子模塊和用戶活動(dòng)模型數(shù)據(jù)庫(kù)；
[0123]終端內(nèi)包括用戶信息采集模塊、活動(dòng)分布獲取模塊和用戶活動(dòng)分析模塊。其中用戶活動(dòng)分析模塊可以進(jìn)一步包括活動(dòng)識(shí)別子模塊和活動(dòng)預(yù)測(cè)子模塊。
[0124]對(duì)于服務(wù)器內(nèi)的人類活動(dòng)數(shù)據(jù)管理模塊:
[0125]其中，人類活動(dòng)采集分析子模塊，可以通過設(shè)置的人類活動(dòng)信息業(yè)務(wù)接口從海量的網(wǎng)絡(luò)信息中獲取人類活動(dòng)信息，網(wǎng)絡(luò)信息可以包括社交分享、在線簽到、在線評(píng)論、生活日志等，人類活動(dòng)信息可以包括活動(dòng)時(shí)間、活動(dòng)位置、活動(dòng)內(nèi)容(例如，文本、圖片、簽到地點(diǎn)名稱)、用戶特征(例如，居住地址、性別、年齡、職業(yè))等；然后對(duì)人類活動(dòng)信息進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)，獲得各種活動(dòng)在不同活動(dòng)時(shí)間、活動(dòng)位置以及針對(duì)不同用戶類型的概率信息不同活動(dòng)時(shí)間、活動(dòng)位置以及針對(duì)不同用戶類型的概率信息，并將各種活動(dòng)的概率信息按照時(shí)間、位置和用戶類型保存到人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)中。
[0126]人類活動(dòng)分布檢索子模塊，可以向終端內(nèi)的活動(dòng)分布獲取模塊提供檢索接口，以使活動(dòng)分布獲取模塊可以通過人類活動(dòng)分布檢索子模塊從人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索到某個(gè)特定時(shí)間、地點(diǎn)和用戶類型對(duì)應(yīng)的各種活動(dòng)的概率信息，將檢索到的概率信息作為對(duì)某個(gè)用戶的用戶活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)的先驗(yàn)概率，以便更準(zhǔn)確地識(shí)別或預(yù)測(cè)該用戶的活動(dòng)。
[0127]對(duì)于服務(wù)器內(nèi)的用戶活動(dòng)模型管理模塊:
[0128]其中，用戶活動(dòng)模型數(shù)據(jù)庫(kù)，用于通過服務(wù)器與終端的交互，分別從每個(gè)終端的用戶信息采集模塊獲取并記錄使用每個(gè)終端的終端用戶的每一次的活動(dòng)信息，活動(dòng)信息可以包括活動(dòng)日期、時(shí)間、位置、加速度、標(biāo)注信息等。
[0129]用戶模型訓(xùn)練子模塊，用于從用戶活動(dòng)模型數(shù)據(jù)庫(kù)中獲得終端用戶的活動(dòng)信息記錄，根據(jù)活動(dòng)信息記錄訓(xùn)練個(gè)人的用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型。其中，對(duì)于有標(biāo)注信息的用戶活動(dòng)信息記錄，可以根據(jù)這些用戶活動(dòng)信息對(duì)用戶行為模式進(jìn)行聚類，并計(jì)算用戶行為模式的相似度，并在相似矩陣的約束下，通過標(biāo)注信息對(duì)每個(gè)用戶的行為模式進(jìn)行訓(xùn)練獲得個(gè)人的用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型，訓(xùn)練方法可以采用線性回歸算法、決策樹算法、條件隨機(jī)場(chǎng)算法等分類算法等，并可以依據(jù)相似矩陣進(jìn)行隨機(jī)游走，以及對(duì)訓(xùn)練的中間結(jié)果進(jìn)行迭代調(diào)整等；對(duì)于沒有標(biāo)注信息的用戶活動(dòng)信息記錄，可以根據(jù)時(shí)間、地點(diǎn)和用戶類型，通過人類活動(dòng)分布檢索子模塊從人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索到各種活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息，將這些先驗(yàn)概率信息作為特征對(duì)每個(gè)用戶的行為模式進(jìn)行訓(xùn)練獲得個(gè)人的用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型。
[0130]用戶模型更新子模塊，用于將用戶活動(dòng)訓(xùn)練子模塊訓(xùn)練得到每個(gè)終端用戶的個(gè)人活動(dòng)分類模型和個(gè)人活動(dòng)預(yù)測(cè)模型更新到每個(gè)終端。
[0131]對(duì)于終端內(nèi)的模塊:
[0132]其中，用戶信息采集模塊，用于采集移動(dòng)終端上設(shè)置的傳感設(shè)備所獲得的終端傳感信息，終端傳感信息可以包括終端的位置、加速度、角度、光照和聲音；還可以采集用戶對(duì)終端進(jìn)行操作的用戶操作信息，用戶操作信息可以包括終端開啟、終端充電、終端通信、終端流量使用、終端設(shè)置、終端攝像、終端拍照、終端錄音、應(yīng)用下載、應(yīng)用使用、瀏覽器訪問地址等。
[0133]活動(dòng)分布獲取模塊，用于從用戶信息采集模塊獲得通過傳感設(shè)備采集的移動(dòng)終端的位置，通過服務(wù)器內(nèi)人類活動(dòng)分布檢索子模塊提供的檢索接口，以當(dāng)前時(shí)間和位置索引，從人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索根據(jù)在該時(shí)間和位置下，用戶進(jìn)行各類活動(dòng)的概率信息。例如，用戶在該時(shí)間和位置下，分別進(jìn)行工作、聚餐、購(gòu)物、開車、戶外活動(dòng)的概率。進(jìn)一步的，如果人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)中各類用戶活動(dòng)的概率信息除了以時(shí)間和位置進(jìn)行統(tǒng)計(jì)外，還可以增加以用戶類型進(jìn)行區(qū)分的維度，相應(yīng)的，活動(dòng)分布獲取模塊可以在獲得當(dāng)前時(shí)間和位置的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步獲取終端用戶的用戶類型，然后依據(jù)當(dāng)前時(shí)間、位置和用戶類型從人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)中獲得該用戶類型下的用戶在該時(shí)間和位置進(jìn)行各類活動(dòng)的概率信息，從而提高對(duì)終端用戶活動(dòng)的識(shí)別或預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。
[0134]用戶活動(dòng)分析模塊，其中活動(dòng)識(shí)別子模塊用于根據(jù)活動(dòng)分布獲取模塊獲取的概率信息和用戶信息采集模塊采集的信息作為用戶活動(dòng)分類模型的輸入特征，通過線性回歸、決策樹、條件隨機(jī)場(chǎng)等分類算法對(duì)用戶活動(dòng)分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，從而獲得移動(dòng)終端的用戶活動(dòng)的識(shí)別結(jié)果；活動(dòng)預(yù)測(cè)子模塊用于根據(jù)活動(dòng)分布獲取模塊獲取的概率信息和用戶信息采集模塊采集的信息作為用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型的輸入特征，通過先行回歸、決策樹、條件隨機(jī)場(chǎng)等分類算法對(duì)用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，從而獲得移動(dòng)終端的用戶活動(dòng)的預(yù)測(cè)結(jié)果。
[0135]應(yīng)用圖2示出的架構(gòu)，以對(duì)用戶活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別為例，假設(shè)移動(dòng)終端獲得了終端用戶的位置為“CBD區(qū)”，時(shí)間為“周末晚上7點(diǎn)”，并且通過與服務(wù)器交互獲得在周末晚上7點(diǎn)的CBD區(qū)，用戶進(jìn)行逛街和聚餐的先驗(yàn)概率最高，并且移動(dòng)終端采集到終端加速度信息反映了終端用戶當(dāng)前走走停停，將上述概率信息和加速度信息輸入到用戶活動(dòng)分類模型，通過對(duì)該模型進(jìn)行訓(xùn)練可以識(shí)別用戶在進(jìn)行逛街；又以對(duì)用戶活動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè)為例，假設(shè)移動(dòng)終端獲得了終端用戶的位置為“市中心街道”，時(shí)間為“工作日上午8點(diǎn)”，并且已經(jīng)識(shí)別出終端用戶當(dāng)前進(jìn)行的用戶活動(dòng)為開車，移動(dòng)終端通過終端用戶自身歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練的預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)終端用戶的下一個(gè)活動(dòng)為上班，同時(shí)移動(dòng)終端通過與服務(wù)器交互獲得在工作日上午8點(diǎn)的市中心街道上開車的終端用戶先驗(yàn)概率最高的下一個(gè)活動(dòng)為上班，則將上班的先驗(yàn)概率和通過終端用戶自身歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練的預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)的下一個(gè)活動(dòng)上班輸入用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型，通過對(duì)該模型進(jìn)行訓(xùn)練可以預(yù)測(cè)用戶的下一個(gè)活動(dòng)為上班。
[0136]參見圖3，為本發(fā)明用戶信息的處理方法的另一個(gè)實(shí)施例流程圖，該實(shí)施例結(jié)合實(shí)際應(yīng)用詳細(xì)描述了對(duì)用戶活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)的過程:
[0137]步驟301:移動(dòng)終端按照預(yù)設(shè)時(shí)間周期向服務(wù)器上報(bào)終端用戶的活動(dòng)信息。
[0138]本實(shí)施例中，為了實(shí)現(xiàn)對(duì)終端用戶的用戶活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)，服務(wù)器可以訓(xùn)練每個(gè)移動(dòng)終端的終端用戶的用戶模型，包括用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型。在訓(xùn)練用戶模型時(shí)，需要獲得終端用戶的歷史活動(dòng)數(shù)據(jù)，因此移動(dòng)終端可以按照預(yù)設(shè)時(shí)間周期向服務(wù)器上報(bào)終端用戶的活動(dòng)信息，作為用戶的歷史活動(dòng)數(shù)據(jù)。
[0139]步驟302:服務(wù)器根據(jù)活動(dòng)信息對(duì)用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行更新。
[0140]在更新終端用戶個(gè)人的用戶活動(dòng)分類模型時(shí)，對(duì)于同一移動(dòng)終端上報(bào)的終端用戶的活動(dòng)信息，服務(wù)器可以分別以活動(dòng)信息中的時(shí)間、位置、位置和時(shí)間的組合作為特征，采用梯度下降法，計(jì)算上述特征的因子大小，得到該終端用戶個(gè)人的用戶活動(dòng)分類模型，如:
[0141]Pl(a 11, t) = σ (a*l+b*t+c*lt+D*acc+E*app_usage+F*wifi+G*Chg)；
[0142]上述用戶活動(dòng)分類模型中，I表示位置，a為I的因子；t表示時(shí)間，b為t的因子；lt表示位置和時(shí)間的組合，c為It的因子；acc為從移動(dòng)終端的傳感裝置獲得的3D加速度數(shù)據(jù)中產(chǎn)生的特征，例如，單位時(shí)間片段的加速度強(qiáng)度、能量，三維方向上的加速度峰值、均值、方差等，D為acc的因子；app-uSage表示移動(dòng)終端使用的多個(gè)應(yīng)用的特征，E為app-usage的因子；wifi表示讀取到的WiFi MAC地址列表，F(xiàn)為wifi的因子，Chg為移動(dòng)終端的充電狀態(tài)，G為Chg的因子。
[0143]在更新終端用戶個(gè)人的用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型時(shí)，可以采用如下PY模型:
[0144]P (Vi=A I \=1:, V1-1=Ik) =P (Vi=A I V1-1=Ik) *N (h | μ , σ*σ);
[0145]上述終端用戶個(gè)人的用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型中，P(Vi=A|ti=t，V1-1=Ik)表示終端用戶在I時(shí)刻的活動(dòng)概率W1-1=Ik為終端用戶在1-1時(shí)刻的位置，N為正態(tài)分布公式；h表示以小時(shí)為單位的時(shí)間間隔；(μ，σ * σ )表示正態(tài)分布參數(shù)。對(duì)上述模型利用梯度下降法，采用移動(dòng)終端上報(bào)的終端用戶的活動(dòng)信息訓(xùn)練上述PY模型，得到終端用戶個(gè)人的用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型。
[0146]需要說(shuō)明的是，上述PY模型僅為在線學(xué)習(xí)算法的簡(jiǎn)單示例，也可以用adboost集成學(xué)習(xí)算法或其它在線學(xué)習(xí)算法更新用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型，對(duì)此本發(fā)明實(shí)施例不進(jìn)行限制。
[0147]步驟303:服務(wù)器將更新后的用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型下發(fā)給移動(dòng)終端。
[0148]需要說(shuō)明的是，由于移動(dòng)終端會(huì)持續(xù)上報(bào)終端用戶的活動(dòng)信息，而終端用戶的活動(dòng)習(xí)慣也可能隨著時(shí)間發(fā)生改變，因此服務(wù)器也可以按照一定的時(shí)間周期更新終端用戶個(gè)人的用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型，并將更新后的用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型下發(fā)給移動(dòng)終端。
[0149]步驟304:移動(dòng)終端采集終端傳感信息和用戶操作信息，終端傳感信息包括移動(dòng)終端的位置。
[0150]本實(shí)施例中，當(dāng)需要對(duì)終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)時(shí)，移動(dòng)終端對(duì)當(dāng)前的終端傳感信息和用戶操作信息進(jìn)行采集。其中，移動(dòng)終端上可以設(shè)置各種傳感裝置，例如，速度傳感器、加速度傳感器、GPS、WiFi等，這些傳感裝置可以用來(lái)采集各種終端傳感信息，例如，終端位置、加速度、角度、光照、聲音等；同時(shí)，終端用戶在對(duì)移動(dòng)終端進(jìn)行操作的過程中會(huì)產(chǎn)生各種用戶操作信息，例如，終端開啟、充電、通信、流量使用、終端設(shè)置信息、拍照、錄音、應(yīng)用下載、應(yīng)用使用、瀏覽器訪問等。
[0151]需要說(shuō)明的是，上述僅是給出了終端傳感信息和用戶操作信息的具體示例，在進(jìn)行用戶活動(dòng)的識(shí)別或預(yù)測(cè)時(shí)，可以根據(jù)實(shí)際用戶模型需要的輸入特征，利用上述信息中的部分信息或全部信息對(duì)用戶活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)，對(duì)此本發(fā)明實(shí)施例不進(jìn)行限制。
[0152]步驟305:移動(dòng)終端向服務(wù)器發(fā)送采集到的移動(dòng)終端的位置。
[0153]步驟306:服務(wù)器根據(jù)當(dāng)前時(shí)間和位置檢索人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)，得到不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息。
[0154]本實(shí)施例中，服務(wù)器可以通過設(shè)置的人類活動(dòng)信息業(yè)務(wù)接口從海量的網(wǎng)絡(luò)信息中獲取人類活動(dòng)信息，網(wǎng)絡(luò)信息可以包括社交分享、在線簽到、在線評(píng)論、生活日志等，人類活動(dòng)信息可以包括活動(dòng)時(shí)間、活動(dòng)位置、活動(dòng)內(nèi)容(例如，文本、圖片、簽到地點(diǎn)名稱)、用戶特征(例如，居住地址、性別、年齡、職業(yè))等；然后對(duì)人類活動(dòng)信息進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)，獲得各種活動(dòng)在不同時(shí)間、位置，進(jìn)一步以及針對(duì)不同用戶類型的概率信息，并將各種活動(dòng)的概率信息按照時(shí)間、位置，進(jìn)一步按照用戶類型保存到人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)中。
[0155]以按照時(shí)間和位置保存人類活動(dòng)的概率信息為例，人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)中的概率信息記錄示例如下:
[0156]在工作日的11:30至13:00，各個(gè)人類活動(dòng)的概率從大到小排列依次為:午餐、工作、逛街；在工作日的19:00至23:00，各個(gè)人類活動(dòng)的概率從大到小排列依次為:購(gòu)物、聚餐、工作；在休息日9:00至10:00，各個(gè)人類活動(dòng)的概率從大到小排列依次為:逛街、公園、住所。需要說(shuō)明的是，上述概率信息僅為示例說(shuō)明，實(shí)際應(yīng)用各種可以統(tǒng)計(jì)更多類型的用戶活動(dòng)及概率信息，以便更精確的識(shí)別或預(yù)測(cè)用戶活動(dòng)。
[0157]當(dāng)服務(wù)器接收到移動(dòng)終端采集的位置信息時(shí)，可以以當(dāng)前時(shí)間和該位置信息為索引檢索人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)，獲得不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息，以便將先驗(yàn)概率信息作為識(shí)別或預(yù)測(cè)用戶活動(dòng)的參考信息，提高用戶活動(dòng)識(shí)別或預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。
[0158]步驟307:服務(wù)器向移動(dòng)終端返回不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息。
[0159]步驟308:移動(dòng)終端判斷對(duì)終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行分類或是預(yù)測(cè)，若進(jìn)行分類，則執(zhí)行步驟309 ;若進(jìn)行預(yù)測(cè)，則執(zhí)行步驟310。
[0160]步驟309:移動(dòng)終端將先驗(yàn)概率信息和終端信息輸入預(yù)先訓(xùn)練的用戶活動(dòng)分類模型，對(duì)用戶活動(dòng)分類模型采用預(yù)設(shè)算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到終端用戶的活動(dòng)識(shí)別結(jié)果，結(jié)束當(dāng)前流程。
[0161]結(jié)合步驟302中更新的終端用戶個(gè)人的用戶活動(dòng)分類模型，移動(dòng)終端可以將當(dāng)前采集的終端信息輸入該終端用戶個(gè)人的用戶活動(dòng)分類模型得到終端用戶進(jìn)行各類活動(dòng)的概率，然后對(duì)如下全局的用戶活動(dòng)分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到終端用戶的最終活動(dòng)識(shí)別結(jié)果:
[0162]P (a 11, t) = σ (m*Pl (a 11，t)+n*P (pre 11，t)+g*cnt)；
[0163]上述用戶活動(dòng)分類模型為全局的log線性回歸模型，其中，Pl(a|l，t)為根據(jù)個(gè)人活動(dòng)分類模型計(jì)算出各類活動(dòng)的概率，P (pre 11, t)為各類活動(dòng)的先驗(yàn)概率，cnt為終端用戶的個(gè)人樣本個(gè)數(shù)。
[0164]步驟310:移動(dòng)終端將先驗(yàn)概率信息和終端信息輸入預(yù)先訓(xùn)練的用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型，對(duì)用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型采用預(yù)設(shè)算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到終端用戶的活動(dòng)預(yù)測(cè)結(jié)果，結(jié)束當(dāng)前流程。
[0165]結(jié)合步驟302中更新的終端用戶個(gè)人的用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型，移動(dòng)終端可以將當(dāng)前采集的終端信息輸入該終端用戶個(gè)人的用戶活動(dòng)分類模型得到終端用戶下一步進(jìn)行的各類活動(dòng)的概率，然后對(duì)如下全局的用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到終端用戶的最終下一步活動(dòng)識(shí)別結(jié)果:
[0166]P (A11, t, V1-1=Ik) = σ (m*Pl (A 11, t, V1-1=Ik) +n*P (pre 11, t, A1-1) +g*cnt)；
[0167]上述用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型為全局的log線性回歸模型，其中，Pl(A|l，t，vi_l=lk)為根據(jù)個(gè)人活動(dòng)預(yù)測(cè)模型計(jì)算出的終端用戶下一步要進(jìn)行的各類活動(dòng)的概率，P (pre 11, t，A1-1)為下一步進(jìn)行各類活動(dòng)的先驗(yàn)概率，cnt為終端用戶的個(gè)人樣本個(gè)數(shù)。
[0168]需要說(shuō)明的是，上述log線性回歸模型僅為在線學(xué)習(xí)算法的簡(jiǎn)單示例，也可以用adboost集成學(xué)習(xí)算法或其它在線學(xué)習(xí)算法對(duì)全局的用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練得到活動(dòng)識(shí)別結(jié)果，對(duì)此本發(fā)明實(shí)施例不進(jìn)行限制。
[0169]需要說(shuō)明的是，上述步驟309中的用戶活動(dòng)分類模型和步驟310中的用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型中都可以進(jìn)一步擴(kuò)展用戶特征和用戶相似度特征，對(duì)此本發(fā)明實(shí)施例不進(jìn)行限制。
[0170]由上述實(shí)施例可見，本實(shí)施例在對(duì)用戶活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)時(shí)，除了結(jié)合終端用戶自身的終端數(shù)據(jù)外，還結(jié)合不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息對(duì)終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)，由于識(shí)別或預(yù)測(cè)時(shí)，增加了數(shù)據(jù)樣本的數(shù)量，從而提高了識(shí)別或預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性；并且，應(yīng)用本發(fā)明實(shí)施例的識(shí)別或預(yù)測(cè)結(jié)果向終端用戶推送的信息與用戶感興趣的信息差別較小，從而可以提高用戶的終端使用體驗(yàn)。
[0171]與本發(fā)明用戶信息的處理方法的實(shí)施例相對(duì)應(yīng)，本發(fā)明還提供了移動(dòng)終端及服務(wù)器的實(shí)施例。
[0172]參見圖4，為本發(fā)明移動(dòng)終端的一個(gè)實(shí)施例框圖:
[0173]該移動(dòng)終端包括:采集單元410、獲得單元420和處理單元430。
[0174]其中，采集單元410，用于采集終端信息，所述終端信息包括所述移動(dòng)終端的位置；
[0175]獲得單元420，用于獲得當(dāng)前時(shí)間和位于所述位置下不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息；
[0176]處理單元430，用于根據(jù)所述獲得單元420獲得的先驗(yàn)概率信息和所述采集單元410采集的終端信息對(duì)使用所述移動(dòng)終端的終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)。
[0177]在一個(gè)可選的實(shí)現(xiàn)方式中，所述采集單元410采集的終端信息可以包括:終端傳感信息和用戶操作信息，其中，所述終端傳感信息包括所述移動(dòng)終端的位置；
[0178]所述采集單元410，可以具體用于按照設(shè)置的時(shí)間周期采集所述終端傳感信息和用戶操作信息，或者接收到終端用戶輸入的采集命令時(shí)，采集所述終端傳感信息和用戶操作信息。
[0179]在另一個(gè)可選的實(shí)現(xiàn)方式中，所述獲得單元420可以包括(圖4中未示出):
[0180]信息發(fā)送子單元，用于向服務(wù)器發(fā)送所述采集單元410采集到的所述移動(dòng)終端的位置，以使所述服務(wù)器根據(jù)當(dāng)前時(shí)間和所述位置檢索人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)，得到不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息；
[0181 ] 概率接收子單元，用于接收所述服務(wù)器返回的所述不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息。
[0182]在另一個(gè)可選的實(shí)現(xiàn)方式中，所述處理單元430可以包括至少一個(gè)下述子單元(圖4中未示出):
[0183]活動(dòng)識(shí)別子單元，用于將所述先驗(yàn)概率信息和終端信息輸入預(yù)先訓(xùn)練的用戶活動(dòng)分類模型，對(duì)所述用戶活動(dòng)分類模型采用預(yù)設(shè)算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述終端用戶的活動(dòng)識(shí)別結(jié)果；
[0184]活動(dòng)預(yù)測(cè)子單元，用于將所述先驗(yàn)概率信息和終端信息輸入預(yù)先訓(xùn)練的用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型，對(duì)所述用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型采用預(yù)設(shè)算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述終端用戶的活動(dòng)預(yù)測(cè)結(jié)果。
[0185]參見圖5，為本發(fā)明移動(dòng)終端的另一個(gè)實(shí)施例框圖:
[0186]該移動(dòng)終端包括:上報(bào)單元510、接收單元520、采集單元530、獲得單元540和處理單元550。
[0187]其中，上報(bào)單元510，用于按照預(yù)設(shè)時(shí)間周期向所述服務(wù)器上報(bào)終端用戶的活動(dòng)信息，以使所述服務(wù)器根據(jù)所述活動(dòng)信息對(duì)用戶活動(dòng)分類模型或用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行更新；
[0188]接收單元520，用于接收所述服務(wù)器返回的更新后的所述用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型；
[0189]采集單元530，用于采集終端信息，所述終端信息包括所述移動(dòng)終端的位置；
[0190]獲得單元540，用于獲得當(dāng)前時(shí)間和位于所述位置下不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息；
[0191]處理單元550，用于根據(jù)所述獲得單元540獲得的先驗(yàn)概率信息和所述采集單元530采集的終端信息對(duì)使用所述移動(dòng)終端的終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)。
[0192]在一個(gè)可選的實(shí)現(xiàn)方式中，所述采集單元530采集的終端信息可以包括:終端傳感信息和用戶操作信息，其中，所述終端傳感信息包括所述移動(dòng)終端的位置；
[0193]所述采集單元530，可以具體用于按照設(shè)置的時(shí)間周期采集所述終端傳感信息和用戶操作信息，或者接收到終端用戶輸入的采集命令時(shí)，采集所述終端傳感信息和用戶操作信息。
[0194]在另一個(gè)可選的實(shí)現(xiàn)方式中，所述獲得單元540可以包括(圖5中未示出):
[0195]信息發(fā)送子單元，用于向服務(wù)器發(fā)送所述采集單元530采集到的所述移動(dòng)終端的位置發(fā)送至服務(wù)器，以使所述服務(wù)器根據(jù)當(dāng)前時(shí)間和所述位置檢索人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)，得到不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息；
[0196]概率接收子單元，用于接收所述服務(wù)器返回的所述不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息。
[0197]在另一個(gè)可選的實(shí)現(xiàn)方式中，所述處理單元550可以包括至少一個(gè)下述子單元(圖5中未示出):
[0198]活動(dòng)識(shí)別子單元，用于將所述先驗(yàn)概率信息和終端信息輸入預(yù)先訓(xùn)練的用戶活動(dòng)分類模型，對(duì)所述用戶活動(dòng)分類模型采用預(yù)設(shè)算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述終端用戶的活動(dòng)識(shí)別結(jié)果；
[0199]活動(dòng)預(yù)測(cè)子單元，用于將所述先驗(yàn)概率信息和終端信息輸入預(yù)先訓(xùn)練的用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型，對(duì)所述用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型采用預(yù)設(shè)算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述終端用戶的活動(dòng)預(yù)測(cè)結(jié)果。
[0200]參見圖6，為本發(fā)明移動(dòng)終端的另一個(gè)實(shí)施例框圖:
[0201]所述移動(dòng)終端包括:傳感裝置610、網(wǎng)絡(luò)接口 620和處理器630。
[0202]其中，所述傳感裝置610，用于采集屬于終端信息的終端傳感信息，所述終端傳感信息包括所述移動(dòng)終端的位置；
[0203]所述處理器630，用于采集屬于終端信息的用戶操作信息；
[0204]所述網(wǎng)絡(luò)接口 620，用于與服務(wù)器建立通信連接，并從所述服務(wù)器獲得當(dāng)前時(shí)間和位于所述位置下不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息；
[0205]所述處理器630，還用于根據(jù)所述先驗(yàn)概率信息和所述終端信息對(duì)使用所述移動(dòng)終端的終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)。
[0206]在一個(gè)可選的實(shí)現(xiàn)方式中:
[0207]所述傳感裝置610，可以具體用于按照設(shè)置的時(shí)間周期采集所述終端傳感信息，或者接收到終端用戶輸入的采集命令時(shí)，采集所述終端傳感信息，其中，所述終端傳感信息包括所述移動(dòng)終端的位置；
[0208]所述處理器630，可以具體用于按照設(shè)置的時(shí)間周期采集所述用戶操作信息，或者接收到終端用戶輸入的采集命令時(shí)，采集所述用戶操作信息。
[0209]在另一個(gè)可選的實(shí)現(xiàn)方式中:
[0210]所述網(wǎng)絡(luò)接口 620，可以具體用于向服務(wù)器發(fā)送所述移動(dòng)終端的位置，以使所述服務(wù)器根據(jù)當(dāng)前時(shí)間和所述位置檢索人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)，得到不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息，并接收所述服務(wù)器返回的所述不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息。
[0211]在另一個(gè)可選的實(shí)現(xiàn)方式中:
[0212]所述處理器630，可以具體用于將所述先驗(yàn)概率信息和終端信息輸入預(yù)先訓(xùn)練的用戶活動(dòng)分類模型，對(duì)所述用戶活動(dòng)分類模型采用預(yù)設(shè)算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述終端用戶的活動(dòng)識(shí)別結(jié)果，或者，將所述先驗(yàn)概率信息和終端信息輸入預(yù)先訓(xùn)練的用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型，對(duì)所述用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型采用預(yù)設(shè)算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述終端用戶的活動(dòng)預(yù)測(cè)結(jié)果。
[0213]在另一個(gè)可選的實(shí)現(xiàn)方式中:
[0214]所述處理器630，還可以用于通過所述網(wǎng)絡(luò)接口 620，按照預(yù)設(shè)時(shí)間周期向所述服務(wù)器上報(bào)終端用戶的活動(dòng)信息，以使所述服務(wù)器根據(jù)所述活動(dòng)信息對(duì)用戶活動(dòng)分類模型或用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行更新，并通過所述網(wǎng)絡(luò)接口 620接收所述服務(wù)器返回的更新后的所述用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型。
[0215]參見圖7，為本發(fā)明服務(wù)器的一個(gè)實(shí)施例框圖:
[0216]該服務(wù)器包括:接收單元710、獲得單元720和發(fā)送單元730。
[0217]其中，接收單元710，用于接收移動(dòng)終端采集的終端信息，所述終端信息包括所述移動(dòng)終端的位置；
[0218]獲得單元720，用于獲得當(dāng)前時(shí)間和位于所述位置下不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息；
[0219]發(fā)送單元730，用于向所述移動(dòng)終端發(fā)送所述獲得單元720獲得的不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息，以使所述移動(dòng)終端根據(jù)所述先驗(yàn)概率信息和終端信息對(duì)使用所述移動(dòng)終端的終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)。
[0220]可選的，所述終端信息可以包括:終端傳感信息和用戶操作信息，其中，所述終端傳感信息包括所述移動(dòng)終端的位置；
[0221]所述獲得單元720，可以具體用于以當(dāng)前時(shí)間和所述移動(dòng)終端的位置檢索人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)，得到不同類型的而用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息。
[0222]參見圖8，為本發(fā)明服務(wù)器的另一個(gè)實(shí)施例框圖:
[0223]該服務(wù)器包括:獲取單元810、統(tǒng)計(jì)單元820、保存單元830、接收單元840、獲得單元850和發(fā)送單元860。
[0224]其中，獲取單元810，用于從網(wǎng)絡(luò)信息中獲取人類活動(dòng)信息；
[0225]統(tǒng)計(jì)單元820，用于對(duì)所述獲取單元810獲取的人類活動(dòng)信息進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)，得到不同用戶活動(dòng)在不同時(shí)間和位置時(shí)的概率信息；
[0226]保存單元830，用于將所述統(tǒng)計(jì)單元820獲得的概率信息作為用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率保存到所述人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)中；
[0227]接收單元840，用于接收移動(dòng)終端采集的終端信息，所述終端信息包括所述移動(dòng)終端的位置；
[0228]獲得單元850，用于從所述人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)中獲得當(dāng)前時(shí)間和位于所述位置下不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息；
[0229]發(fā)送單元860，用于將所述獲得單元850獲得的不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息發(fā)送給所述移動(dòng)終端，以使所述移動(dòng)終端根據(jù)所述先驗(yàn)概率信息和終端信息對(duì)使用所述移動(dòng)終端的終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)。
[0230]可選的，所述終端信息可以包括:終端傳感信息和用戶操作信息；
[0231]所述獲得單元850，可以具體用于以當(dāng)前時(shí)間和所述終端傳感信息中的位置檢索人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)，獲得不同類型的而用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息。
[0232]參見圖9，為本發(fā)明服務(wù)器的另一個(gè)實(shí)施例框圖:
[0233]該服務(wù)器包括:接收單元910、更新單元920、下發(fā)單元930、獲得單元940和發(fā)送單元950。
[0234]其中，接收單元910，用于接收所述移動(dòng)終端按照預(yù)設(shè)時(shí)間周期上報(bào)的終端用戶的活動(dòng)信息；
[0235]更新單元920，用于根據(jù)所述接收單元910接收的活動(dòng)信息對(duì)用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行更新；
[0236]下發(fā)單元930，用于將所述更新單元920更新后的用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型下發(fā)給所述移動(dòng)終端。
[0237]接收單元910，還用于接收移動(dòng)終端采集的終端信息，所述終端信息包括所述移動(dòng)終端的位置；
[0238]獲得單元940，用于獲得當(dāng)前時(shí)間和位于所述位置下不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息；
[0239]發(fā)送單元950，用于向所述移動(dòng)終端發(fā)送所述獲得單元940獲得的不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息，以使所述移動(dòng)終端根據(jù)所述先驗(yàn)概率信息和終端信息對(duì)使用所述移動(dòng)終端的終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)。
[0240]可選的，所述終端信息可以包括:終端傳感信息和用戶操作信息；
[0241]所述獲得單元940，可以具體用于以當(dāng)前時(shí)間和所述終端傳感信息中的位置檢索人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)，得到不同類型的而用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息。
[0242]參見圖10，為本發(fā)明服務(wù)器的另一個(gè)實(shí)施例框圖:
[0243]該服務(wù)器包括:網(wǎng)絡(luò)接口 1010和處理器1020。
[0244]其中，所述網(wǎng)絡(luò)接口 1010，用于接收移動(dòng)終端采集的終端信息，所述終端信息包括所述移動(dòng)終端的位置；
[0245]所述處理器1020，用于獲得當(dāng)前時(shí)間和位于所述位置下不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息，并通過所述網(wǎng)絡(luò)接口向所述移動(dòng)終端發(fā)送所述不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息，以使所述移動(dòng)終端根據(jù)所述先驗(yàn)概率信息和終端信息對(duì)使用所述移動(dòng)終端的終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)。
[0246]在一個(gè)可選的實(shí)現(xiàn)方式中，所述終端信息可以包括:終端傳感信息和用戶操作信息，其中，所述終端傳感信息包括所述移動(dòng)終端的位置；
[0247]所述處理器1020，可以具體用于以當(dāng)前時(shí)間和所述移動(dòng)終端的位置檢索人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)，得到不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息。
[0248]在另一個(gè)可選的實(shí)現(xiàn)方式中，所述處理器1020，還可以用于從網(wǎng)絡(luò)信息中獲取人類活動(dòng)信息，對(duì)所述人類活動(dòng)信息進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)，得到不同用戶活動(dòng)在不同時(shí)間和位置時(shí)的概率信息，并將所述概率信息作為用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率保存到所述人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)中。
[0249]在另一個(gè)可選的實(shí)現(xiàn)方式中，所述網(wǎng)絡(luò)接口 1010，還可以用于接收所述移動(dòng)終端按照預(yù)設(shè)時(shí)間周期上報(bào)的終端用戶的活動(dòng)信息；
[0250]所述處理器1020，還可以用于根據(jù)所述活動(dòng)信息對(duì)用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行更新，并將更新后的所述用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型通過所述網(wǎng)絡(luò)接口下發(fā)給所述移動(dòng)終端。
[0251]由上述實(shí)施例可見，移動(dòng)終端采集包括移動(dòng)終端的位置在內(nèi)的終端信息，從服務(wù)器獲得當(dāng)前時(shí)間和位于所述位置下不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息，根據(jù)先驗(yàn)概率信息和終端信息對(duì)使用移動(dòng)終端的終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)。本發(fā)明實(shí)施例在對(duì)用戶活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)時(shí)，除了結(jié)合終端用戶自身的終端數(shù)據(jù)外，還結(jié)合不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息對(duì)終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)，由于識(shí)別或預(yù)測(cè)時(shí)，增加了數(shù)據(jù)樣本的數(shù)量，從而提高了識(shí)別或預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性；并且，應(yīng)用本發(fā)明實(shí)施例的識(shí)別或預(yù)測(cè)結(jié)果向終端用戶推送的信息與用戶感興趣的信息差別較小，從而可以提高用戶的終端使用體驗(yàn)。
[0252]本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)可借助軟件加必需的通用硬件平臺(tái)的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)?；谶@樣的理解，本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說(shuō)對(duì)現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來(lái)，該計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)品可以存儲(chǔ)在存儲(chǔ)介質(zhì)中，如R0M/RAM、磁碟、光盤等，包括若干指令用以使得一臺(tái)計(jì)算機(jī)設(shè)備(可以是個(gè)人計(jì)算機(jī)，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例或者實(shí)施例的某些部分所述的方法。
[0253]本說(shuō)明書中的各個(gè)實(shí)施例均采用遞進(jìn)的方式描述，各個(gè)實(shí)施例之間相同相似的部分互相參見即可，每個(gè)實(shí)施例重點(diǎn)說(shuō)明的都是與其他實(shí)施例的不同之處。尤其，對(duì)于系統(tǒng)實(shí)施例而言，由于其基本相似于方法實(shí)施例，所以描述的比較簡(jiǎn)單，相關(guān)之處參見方法實(shí)施例的部分說(shuō)明即可。
[0254]以上所述的本發(fā)明實(shí)施方式，并不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明保護(hù)范圍的限定。任何在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種用戶信息的處理方法，其特征在于，所述方法包括: 移動(dòng)終端采集終端信息，所述終端信息包括所述移動(dòng)終端的位置； 獲得當(dāng)前時(shí)間和位于所述位置下不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息； 根據(jù)所述先驗(yàn)概率信息和所述終端信息對(duì)使用所述移動(dòng)終端的終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在在于，所述終端信息包括:終端傳感信息和用戶操作信息，其中，所述終端傳感信息包括所述移動(dòng)終端的位置； 所述移動(dòng)終端采集終端信息，包括: 移動(dòng)終端按照設(shè)置的時(shí)間周期采集所述終端傳感信息和用戶操作信息；或者， 移動(dòng)終端接收到終端用戶輸入的采集命令時(shí)，采集所述終端傳感信息和用戶操作信肩、O
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述獲得當(dāng)前時(shí)間和位于所述位置下不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息，包括: 移動(dòng)終端向服務(wù)器發(fā)送采集到的所述移動(dòng)終端的位置，以使所述服務(wù)器根據(jù)當(dāng)前時(shí)間和所述位置檢索人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)，得到不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息； 接收所述服務(wù)器返回的所述不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息。
4.根據(jù)權(quán)利要求1至3任意一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述先驗(yàn)概率信息和所述終端信息對(duì)使用所述移動(dòng)終端的終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)，包括: 將所述先驗(yàn)概率信息和終端信息輸入預(yù)先訓(xùn)練的用戶活動(dòng)分類模型，對(duì)所述用戶活動(dòng)分類模型采用預(yù)設(shè)算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述終端用戶的活動(dòng)識(shí)別結(jié)果；或者， 將所述先驗(yàn)概率信息和終端信息輸入預(yù)先訓(xùn)練的用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型，對(duì)所述用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型采用預(yù)設(shè)算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述終端用戶的活動(dòng)預(yù)測(cè)結(jié)果。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括: 所述移動(dòng)終端按照預(yù)設(shè)時(shí)間周期向所述服務(wù)器上報(bào)終端用戶的活動(dòng)信息，以使所述服務(wù)器根據(jù)所述活動(dòng)信息對(duì)用戶活動(dòng)分類模型或用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行更新； 接收所述服務(wù)器返回的更新后的所述用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型。
6.一種用戶信息的處理方法，其特征在于，所述方法包括: 服務(wù)器接收移動(dòng)終端采集的終端信息，所述終端信息包括所述移動(dòng)終端的位置； 獲得當(dāng)前時(shí)間和位于所述位置下不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息； 向所述移動(dòng)終端發(fā)送所述不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息，以使所述移動(dòng)終端根據(jù)所述先驗(yàn)概率信息和終端信息對(duì)使用所述移動(dòng)終端的終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述終端信息包括:終端傳感信息和用戶操作信息，其中，所述終端傳感信息包括所述移動(dòng)終端的位置； 所述獲得當(dāng)前時(shí)間和位于所述位置下不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息，包括:所述服務(wù)器以當(dāng)前時(shí)間和所述移動(dòng)終端的位置檢索人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)，得到不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法還包括: 服務(wù)器從網(wǎng)絡(luò)信息中獲取人類活動(dòng)信息； 對(duì)所述人類活動(dòng)信息進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)，得到不同用戶活動(dòng)在不同時(shí)間和位置時(shí)的概率信 息； 將所述概率信息作為用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率保存到所述人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)中。
9.根據(jù)權(quán)利要求6至8任意一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述方法還包括: 所述服務(wù)器接收所述移動(dòng)終端按照預(yù)設(shè)時(shí)間周期上報(bào)的終端用戶的活動(dòng)信息； 根據(jù)所述活動(dòng)信息對(duì)用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行更新； 將更新后的所述用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型下發(fā)給所述移動(dòng)終端。
10.一種移動(dòng)終端，其特征在于，所述移動(dòng)終端包括: 采集單元，用于采集終端信息，所述終端信息包括所述移動(dòng)終端的位置； 獲得單元，用于獲得當(dāng)前時(shí)間和位于所述位置下不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息； 處理單元，用于根據(jù)所述獲得單元獲得的先驗(yàn)概率信息和所述采集單元采集的終端信息對(duì)使用所述移動(dòng)終端的終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的移動(dòng)終端，其特征在于，所述采集單元采集的終端信息包括:終端傳感信息和用戶操作信息，其中，所述終端傳感信息包括所述移動(dòng)終端的位置； 所述采集單元，具體用于按照設(shè)置的時(shí)間周期采集所述終端傳感信息和用戶操作信息，或者接收到終端用戶輸入的采集命令時(shí)，采集所述終端傳感信息和用戶操作信息。
12.根據(jù)權(quán)利要求10或11所述的移動(dòng)終端，其特征在于，所述獲得單元包括: 信息發(fā)送子單元，用于向服務(wù)器發(fā)送所述采集單元采集到的所述移動(dòng)終端的位置，以使所述服務(wù)器根據(jù)當(dāng)前時(shí)間和所述位置檢索人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)，得到不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息； 概率接收子單元，用于接收所述服務(wù)器返回的所述不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信肩、O
13.根據(jù)權(quán)利要求10至12任意一項(xiàng)所述的移動(dòng)終端，其特征在于，所述處理單元包括至少一個(gè)下述子單元: 活動(dòng)識(shí)別子單元，用于將所述先驗(yàn)概率信息和終端信息輸入預(yù)先訓(xùn)練的用戶活動(dòng)分類模型，對(duì)所述用戶活動(dòng)分類模型采用預(yù)設(shè)算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述終端用戶的活動(dòng)識(shí)別結(jié)果; 活動(dòng)預(yù)測(cè)子單元，用于將所述先驗(yàn)概率信息和終端信息輸入預(yù)先訓(xùn)練的用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型，對(duì)所述用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型采用預(yù)設(shè)算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述終端用戶的活動(dòng)預(yù)測(cè)結(jié)果O
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的終端，其特征在于，所述移動(dòng)終端還包括: 上報(bào)單元，用于按照預(yù)設(shè)時(shí)間周期向所述服務(wù)器上報(bào)終端用戶的活動(dòng)信息，以使所述服務(wù)器根據(jù)所述活動(dòng)信息對(duì)用戶活動(dòng)分類模型或用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行更新； 接收單元，用于接收所述服務(wù)器返回的更新后的所述用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型。
15.一種服務(wù)器，其特征在于，所述服務(wù)器包括: 接收單元，用于接收移動(dòng)終端采集的終端信息，所述終端信息包括所述移動(dòng)終端的位置； 獲得單元，用于獲得當(dāng)前時(shí)間和位于所述位置下不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信 息； 發(fā)送單元，用于向所述移動(dòng)終端發(fā)送所述獲得單元獲得的不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息，以使所述移動(dòng)終端根據(jù)所述先驗(yàn)概率信息和終端信息對(duì)使用所述移動(dòng)終端的終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)。
16.根據(jù)權(quán)利要求15所述的服務(wù)器，其特征在于，所述終端信息包括:終端傳感信息和用戶操作信息，其中，所述終端傳感信息包括所述移動(dòng)終端的位置； 所述獲得單元，具體用于以當(dāng)前時(shí)間和所述移動(dòng)終端的位置檢索人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)，得到不同類型的而用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息。
17.根據(jù)權(quán)利要求16所述的服務(wù)器，其特征在于，所述服務(wù)器還包括: 獲取單元，用于從網(wǎng)絡(luò)信息中獲取人類活動(dòng)信息； 統(tǒng)計(jì)單元，用于對(duì)所述獲取單元獲取的人類活動(dòng)信息進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)，得到不同用戶活動(dòng)在不同時(shí)間和位置時(shí)的概率信息； 保存單元，用于將所述統(tǒng)計(jì)單元獲得的概率信息作為用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率保存到所述人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)中。
18.根據(jù)權(quán)利要求15至17任意一項(xiàng)所述的服務(wù)器，其特征在于， 所述接收單元，還用于接收所述移動(dòng)終端按照預(yù)設(shè)時(shí)間周期上報(bào)的終端用戶的活動(dòng)信息； 所述服務(wù)器還包括: 更新單元，用于根據(jù)所述接收單元接收的活動(dòng)信息對(duì)用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行更新； 下發(fā)單元，用于將所述更新單元更新后的用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型下發(fā)給所述移動(dòng)終端。
19.一種移動(dòng)終端，其特征在于，所述移動(dòng)終端包括:傳感裝置、網(wǎng)絡(luò)接口和處理器，其中， 所述傳感裝置，用于采集屬于終端信息的終端傳感信息，所述終端傳感信息包括所述移動(dòng)終端的位置； 所述處理器，用于采集屬于終端信息的用戶操作信息； 所述網(wǎng)絡(luò)接口，用于與服務(wù)器建立通信連接，并從所述服務(wù)器獲得當(dāng)前時(shí)間和位于所述位置下不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息； 所述處理器，還用于根據(jù)所述先驗(yàn)概率信息和所述終端信息對(duì)使用所述移動(dòng)終端的終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)。
20.根據(jù)權(quán)利要求19所述的移動(dòng)終端，其特征在于， 所述傳感裝置，具體用于按照設(shè)置的時(shí)間周期采集所述終端傳感信息，或者接收到終端用戶輸入的采集命令時(shí)，采集所述終端傳感信息，其中，所述終端傳感信息包括所述移動(dòng)終端的位置； 所述處理器，具體用于按照設(shè)置的時(shí)間周期采集所述用戶操作信息，或者接收到終端用戶輸入的采集命令時(shí)，采集所述用戶操作信息。
21.根據(jù)權(quán)利要求19或20所述的移動(dòng)終端，其特征在于， 所述網(wǎng)絡(luò)接口，具體用于向服務(wù)器發(fā)送所述移動(dòng)終端的位置，以使所述服務(wù)器根據(jù)當(dāng)前時(shí)間和所述位置檢索人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)，得到不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息，并接收所述服務(wù)器返回的所述不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息。
22.根據(jù)權(quán)利要求19至21任意一項(xiàng)所述的移動(dòng)終端，其特征在于， 所述處理器，具體用于將所述先驗(yàn)概率信息和終端信息輸入預(yù)先訓(xùn)練的用戶活動(dòng)分類模型，對(duì)所述用戶活動(dòng)分類模型采用預(yù)設(shè)算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述終端用戶的活動(dòng)識(shí)別結(jié)果，或者，將所述先驗(yàn)概率信息和終端信息輸入預(yù)先訓(xùn)練的用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型，對(duì)所述用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型采用預(yù)設(shè)算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述終端用戶的活動(dòng)預(yù)測(cè)結(jié)果。
23.根據(jù)權(quán)利要求22所述的移動(dòng)終端，其特征在于， 所述處理器，還用于通過所述網(wǎng)絡(luò)接口，按照預(yù)設(shè)時(shí)間周期向所述服務(wù)器上報(bào)終端用戶的活動(dòng)信息，以使所述服務(wù)器根據(jù)所述活動(dòng)信息對(duì)用戶活動(dòng)分類模型或用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行更新，并通過所述網(wǎng)絡(luò)接口接收所述服務(wù)器返回的更新后的所述用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型。
24.一種服務(wù)器，其特征在于，所述服務(wù)器包括:網(wǎng)絡(luò)接口和處理器，其中， 所述網(wǎng)絡(luò)接口，用于接收移動(dòng)終端采集的終端信息，所述終端信息包括所述移動(dòng)終端的位置； 所述處理器，用于獲得當(dāng)前時(shí)間和位于所述位置下不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息，并通過所述網(wǎng)絡(luò)接口向所述移動(dòng)終端發(fā)送所述不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息，以使所述移動(dòng)終端根據(jù)所述先驗(yàn)概率信息和終端信息對(duì)使用所述移動(dòng)終端的終端用戶的活動(dòng)進(jìn)行識(shí)別或預(yù)測(cè)。
25.根據(jù)權(quán)利要求24所述的服務(wù)器，其特征在于，所述終端信息包括:終端傳感信息和用戶操作信息，其中，所述終端傳感信息包括所述移動(dòng)終端的位置； 所述處理器，具體用于以當(dāng)前時(shí)間和所述移動(dòng)終端的位置檢索人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)，得到不同類型的用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率信息。
26.根據(jù)權(quán)利要求25所述的服務(wù)器，其特征在于， 所述處理器，還用于從網(wǎng)絡(luò)信息中獲取人類活動(dòng)信息，對(duì)所述人類活動(dòng)信息進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)，得到不同用戶活動(dòng)在不同時(shí)間和位置時(shí)的概率信息，并將所述概率信息作為用戶活動(dòng)的先驗(yàn)概率保存到所述人類活動(dòng)分布數(shù)據(jù)庫(kù)中。
27.根據(jù)權(quán)利要求24至26任意一項(xiàng)所述的服務(wù)器，其特征在于， 所述網(wǎng)絡(luò)接口，還用于接收所述移動(dòng)終端按照預(yù)設(shè)時(shí)間周期上報(bào)的終端用戶的活動(dòng)信息； 所述處理器，還用于根據(jù)所述活動(dòng)信息對(duì)用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行更新，并將更新后的所述用戶活動(dòng)分類模型和用戶活動(dòng)預(yù)測(cè)模型通過所述網(wǎng)絡(luò)接口下發(fā)給所述移動(dòng)終端。
【文檔編號(hào)】H04L29/08GK104348855SQ201310323861
【公開日】2015年2月11日 申請(qǐng)日期:2013年7月29日 優(yōu)先權(quán)日:2013年7月29日
【發(fā)明者】王靚偉, 張弓 申請(qǐng)人:華為技術(shù)有限公司