一种基于用户话单大数据特征信息的AdaBoost用户居住地判别方法

摘要

本发明公开一种基于用户话单大数据特征信息的AdaBoost用户居住地判别方法，基于统计方法进行以下3个特征的不同统计向量：1、计算用户一段时间，每天话单中最大未通话时间间隔的重合度；2、计算用户多日话单中重合最大未通话间隔连续的天数；3、计算用户每天话单中的最大未通话时长。根据上述信息获得该话单的多个统计向量，基于AdaBoost分类算法，以及用户的居住地与非居住地样本，对模型进行训练，并使用训练所获得模型对用户的居住地进行判断，通过精准的特征向量选择，使得最终基于AdaBoost算法的分类器分类效果更佳、分类精度更高。