技术特征：
1.一种二手车交易行为的识别方法，其特征在于，包括：s1：获取若干用户每日连续停车时间超出预设阈值的停车数据，并存储在数据库中，所述停车数据包括提车日期、停车开始时间、停车结束时间、停车时长以及停车经纬度信息；s2：获取所述停车经纬度信息，转化为位置标识信息，基于所述位置标识信息对停车相近地点进行归类，并存储；s3：对按照停车相近地点归类后的停车数据进行停车时长的统算，获得统算结果数据并存储在数据库中；s4：设定窗口周期和滑动中心点，对所述统算结果数据进行滑动式聚合计算，获得各周期聚合结果对应的所述位置标识信息；s5：根据各周期聚合结果，判断相邻周期所述位置标识信息是否不同，若不同，则筛选获取相邻的两个周期的所述停车数据，并获取设定范围内的poi信息；s6：根据所述poi信息根据预设类别进行对比识别，输出该用户是否发生二手车交易的识别结果。2.根据权利要求1所述的二手车交易行为的识别方法，其特征在于，步骤s2中，所述位置标识信息为geohash字符串，所述归类的具体过程如下：将所述停车经纬度信息转换为geohash字符串；根据所述geohash字符串，将geohash字符串相同的数据进行归类，并作为新字段与所述停车数据存储在数据库中。3.根据权利要求2所述的二手车交易行为的识别方法，其特征在于，所述字符串的精度设定为7。4.根据权利要求1所述的二手车交易行为的识别方法，其特征在于，步骤s4中，设置所述滑动中心点与所述窗口周期的单位一致。5.根据权利要求1所述的二手车交易行为的识别方法，其特征在于，步骤s4中，所述聚合计算具体为以所述滑动中心点相邻的前后两个周期分别进行聚合计算，计算各周期内停车时长合计的最大值，并获取所述停车时长最大值对应的数据。6.根据权利要求1所述的二手车交易行为的识别方法，其特征在于，步骤s6中，对比识别的具体过程如下：根据所述经纬度信息调用第三方平台的接口，获取以当前经纬度信息为中心的预设范围内的poi信息；根据所述poi信息，判断是否存在预设的第一类别的地址，若存在，则同时判断该地址是否为相邻两个周期停车时长最大值对应的地址；若满足条件，则该用户发生二手车交易的概率为高，同时输出交易时间为车辆停在第一类别的地址的最近时间；若不满足条件，则判断是否存在预设的第二类别的地址，若存在，则同时判断该地址是否为相邻两个周期停车时长最大值对应的地址；若满足条件，则该用户发生二手车交易的概率为中等，同时输出交易时间为车辆停在第一类别的地址的最近时间。7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1-6任一所述的二手车交易行为的识别方法。8.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器：所述存储器用于存储计算机程
序；所述处理器用于执行所述计算机程序时实现根据权利要求1-6任一所述的二手车交易行为的识别方法。
技术总结
本发明提供了一种二手车交易行为的识别方法、介质及设备，包括S1：获取若干用户每日连续停车时间超出预设阈值的停车数据，并存储在数据库中；S2：获取停车经纬度信息，转化为位置标识信息，并对停车相近地点进行归类存储；S3：对按照停车相近地点归类后的停车数据进行停车时长的统算；S4：设定窗口周期和滑动中心点，对统算结果数据进行滑动式聚合计算；S5：根据各周期聚合结果，判断相邻周期位置标识信息是否不同，对于不同的获取设定范围内的POI信息；S6：根据POI信息根据预设类别进行对比识别，输出该用户是否发生二手车交易的识别结果。本发明实现了基于指定用户获取准确的二手车交易样本数据。样本数据。样本数据。
技术研发人员：黎虹 叶清明 陈锐
受保护的技术使用者：成都路行通信息技术有限公司
技术研发日：2021.12.28
技术公布日：2022/4/5