一种基于出行记录的用户数据推送方法及系统与流程

本发明涉及信息传输技术领域，尤其涉及一种基于出行记录的用户数据推送方法及系统。

背景技术：

随着城市轨道交通日益发展带来的便利，越来越多的人们选择了乘坐地铁出行的方式。如今，大多城市的轨道交通用户量都达到百万甚至千万级别，如此庞大的用户量级，对于生物智能识别（例如人脸识别、姿态识别等）的数据信息传递是一大难题。若识别系统将所有用户的信息存储到一个中心数据库，先通过终端对用户信息进行扫描和处理，然后将处理得到的用户信息传递到中心数据库，由中心数据库进行对比鉴别出乘客身份，再从中心数据库返回用户识别结果到终端。这存在以下弊端：一、中心数据库需要维护大量用户数据，查找效率不高；二、当遇到业务高峰时中心数据库查询压力大，可能影响到系统其他业务导致系统性问题；三、数据从站点到中心服务器再回到站点的链路较长，较远的传输链路意味着相对更长的数据处理延迟；四、到中心数据库的网络链路故障会使得整个系统瘫痪，进而导致乘客无法进出站的严重问题。

技术实现要素：

本发明的目的在于提出一种基于出行记录的用户数据推送方法及系统，根据用户出行记录信息统计用户分数，将分数达标用户数据推送到相应站点，以方便用户在自己经常活跃的出行站点实现快速识别认证，不仅提高了用户使用体验，也减轻了中心数据库的查询压力。

为实现上述技术目的，采用的技术方案如下：

一种基于出行记录的用户数据推送方法，包括以下步骤：

设定用户分数规则；

采集固定时间段内的用户出行记录信息；

对所述固定时间段内的用户出行记录信息进行归类汇总；

依据归类汇总的用户出行记录信息和所述用户分数规则统计更新各用户当前分数；

根据所述用户分数规则判断所述用户当前分数是否为达标推送分数，若是，则进行相应用户数据推送；若不是，则不进行用户数据推送。

进一步的，所述用户出行记录信息包括：用户id，出行站点和日期时间。

进一步的，所述用户分数规则包括：

1）用户在单个站点出现首条出行记录时，系统动态配置该站点初始用户分数为5分，此后，在该站点每增加一次出行记录，则该用户分数增加1分，以此类推，当用户分数增加到10分后，则保持不再增加；

2）若用户在单个站点的分数大于5分，则视为达标推送分数；

3）若用户在单个站点的分数小于或等于5分，则视为未达标推送分数。

进一步的，所述固定时间段为1天之内的时间段，并且持续更新。

进一步的，还包括：

用户在单个站点已有出行记录信息，若在15天内，该用户在该站点未有新增出行记录信息，则该用户在该站点的分数将减扣1分；若在30天内，该用户在该站点未有新增出行记录信息，则该用户在该站点的分数将减扣2分，以此类推。

进一步的，还包括：

经减扣后的用户当前分数小于5分时，系统将清除该用户在该站点的出行记录信息；若在后续的统计时间段内在该站点重新出现有该用户的出行记录信息，对此时间段内出现的该用户的第一条出行记录信息，系统仍然动态配置该用户初始分数为5分，此后，每增加一次出行记录，则该用户分数增加1分，以此类推，直至10分为止。

进一步的，所述用户数据为用户人脸特征数据和/或用户姿态特征数据。

本发明还提供一种基于出行记录的用户数据推送系统，包括：

数据采集模块、归类模块、统计模块、判定模块和推送模块；

所述数据采集模块用于采集用户出行记录信息；所述归类模块用于将用户出行记录信息进行归类；所述统计模块用于根据已归类的用户出行记录信息和用户分数规则统计更新各站点用户分数；所述判定模块用于判定各站点用户当前分数是否为达标推送分数，若为达标推送分数，则找出该达标分数用户的数据信息，并标记好用户达标分数的站点信息，再将标记有站点信息的用户数据发送给推送模块；所述推送模块用于接收判定模块发送的用户数据信息，对接收到的用户数据信息进行加密封装，将封装好的用户数据从后端中心数据库推送到相应站点服务器。

进一步的，还包括：清除模块，所述清除模块主要用于清除经减扣后的非达标分数用户出行记录信息。

进一步的，所述用户出行记录信息包括：用户id，出行站点和日期时间；所述用户数据为用户人脸特征数据和/或用户姿态特征数据。

本发明具有以下有益效果：

本发明的一种基于出行记录的用户数据推送方法及系统，根据用户分数规则和用户出行记录信息统计用户分数，将分数达标用户数据推送到相应站点，以方便用户在自己经常活跃的出行站点实现快速身份识别认证，并且在站点系统与中心数据库链路中断时也能实现离线认证，降低了对网络的依赖，确保乘客及时顺利过闸乘车，不仅提高了用户使用体验，还可以有效提升用户通行效率，缓解地铁上下班高峰出行压力，同时也减轻了中心数据库的查询压力，一定程度上避免了中心数据库故障导致的全面故障问题，减轻了网络传输量。

附图说明

图1是本实施例一种基于出行记录的用户数据推送方法流程图。

图2是本实施例一种基于出行记录的用户数据推送系统结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下对本发明进一步作详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明的目的在于提出一种基于出行记录的用户数据推送方法及系统，根据用户出行记录信息统计用户分数，将分数达标用户数据推送到相应站点，以方便用户在自己经常活跃的出行站点实现快速识别认证，提高用户使用体验和减轻中心数据库的查询压力。本实施例以地铁乘客出行记录为例，具体技术方案如下：

图1是本实施例一种基于出行记录的用户数据推送方法流程图。如图1所示，本发明一种基于出行记录的用户数据推送方法，包括以下步骤：

（1）设定用户分数规则，具体如下：

1）用户在单个站点出现首条出行记录时，系统动态配置初始用户分数为5分，此后，在该站点每增加一次出行记录，则该用户分数增加1分，以此类推，当用户分数增加到10分后，则保持不再增加；

2）若用户在单个站点的分数大于5分，则视为达标推送分数；

3）若用户在单个站点的分数小于或等于5分，则视为未达标推送分数。

进一步的，用户在单个站点已有出行记录信息，若在15天内，该用户在该站点未有新增出行记录信息，则该用户在该站点的分数将减扣1分；若在30天内，该用户在该站点未有新增出行记录信息，则该用户在该站点的分数将减扣2分，以此类推。

进一步的，经减扣后的用户当前分数小于5分时，系统将清除该用户在该站点的出行记录信息；若在后续的统计时间段内在该站点重新出现有该用户的出行记录信息，对此时间段内出现的该用户的第一条出行记录信息，系统仍然动态配置该用户初始分数为5分，此后，每增加一次出行记录，则该用户分数增加1分，以此类推，直至10分为止。

（2）采集固定时间段内的用户出行记录信息。具体的，固定时间段为1天之内的时间段，并且持续更新。比如，前一个固定时间段为当天的0：00~24：00，后一个固定时间段则为第二天的0：00~24：00，再下一个固定时间段则为第三天的0：00~24：00，以此类推。具体的，用户出行记录信息包括用户id，出行站点和日期时间等。

首先，定义用户出行记录信息字段，并采集出行记录信息。

例如，下表为2019年06月08日0点至2019年06月08日24点这一天内采集的部分用户出行记录信息样例：

（3）对固定时间段内的用户出行记录信息进行归类汇总。具体的，对用户出行记录信息按出行站点进行归类汇总。例如，对上表用户出行记录信息按朝阳广场站点归类汇总如下：

（4）依据归类汇总的用户出行记录信息和用户分数规则统计更新各用户当前分数。例如，依据上表朝阳广场站点归类汇总的用户出行记录信息以及用户分数规则统计更新各用户当前分数，假设上表中各用户出现的第一条记录均为首条出行记录，其中用户wff-092和用户yhn-166只出现了1条记录，均为首条出行记录，因此系统动态配置此两名用户的初始分数为5分，用户zzl-003出现了2条记录，对第1条记录（2019-06-0807:50:20），系统动态配置初始分数为5分，此后增加一条记录（2019-06-0818:22:20），该用户分数则增加1分，最终该用户分数即为6分，同时该用户的日期时间更新为其最新出行记录的日期（2019-06-0818:22:20），统计更新完成后的分数为用户当前分数，各用户当前分数如下表所示：

（5）根据用户分数规则判断用户当前分数是否为达标推送分数，若是，则进行相应用户数据推送；若不是，则不进行用户数据推送。依据前述用户分数规则，用户在单个站点的分数大于5分时视为达标推送分数，根据上表用户当前分数，用户zzl-003当前分数为6分，为达标推送分数，因此对该用户数据进行推送；用户wff-092和用户yhn-166当前分数均为5分，为非达标推送分数，因此该两名用户数据不进行推送。

在上表示例中，用户zzl-003在朝阳广场站点已有出行记录信息且当前分数为6分，若在此后的15天内，该用户在该站点未有新增出行记录信息，即该用户15天内均未有在该站点出行，说明该用户在该站点的活跃度降低，则该用户在该站点的分数将减扣1分，此时，用户当前分数减扣到5分；之后，若该用户在15天内仍未有在该站点出行，则该用户在该站点的分数将继续减扣1分，此时该用户当前分数减扣到4分，系统将清除该用户在该站点的出行记录信息，并通知朝阳广场站点清除该用户数据。若在后续的统计时间段内在该站点重新出现有该用户的出行记录信息，对此时间段内出现的该用户的第一条出行记录信息，系统仍然动态配置该用户初始分数为5分，此后，每增加一次出行记录，则该用户分数增加1分，以此类推，直至10分为止。

在上表示例中，用户wff-092在朝阳广场站点已有出行记录信息且当前分数为5分，若在此后的15天之内，用户wff-092在朝阳广场站点未有新增出行记录信息，则该用户在该站点的分数将减扣1分，此时，用户当前分数减扣到4分，系统将清除该用户在该站点的出行记录信息，若在后续的统计时间段内在该站点重新出现有该用户的出行记录信息，对此时间段内出现的该用户的第一条出行记录信息，系统仍然动态配置该用户初始分数为5分，此后，每增加一次出行记录，则该用户分数增加1分，以此类推，直至10分为止。

在上表示例中，用户yhn-166在朝阳广场站点已有出行记录信息且当前分数为5分，若在此后的15天之内的任意一个统计的固定时间段内，假设用户yhn-166在朝阳广场站点有新增出行记录信息，则该用户统计后的当前分数将大于5分，为达标推送分数，即对该用户数据进行推送。

具体的，用户数据为用户人脸特征数据和/或用户姿态特征数据。

图2是本实施例一种基于出行记录的用户数据推送系统结构示意图。本实施例一种基于出行记录的用户数据推送系统，包括：数据采集模块、归类模块、统计模块、判定模块、推送模块和清除模块；

数据采集模块用于采集用户每日的出行记录信息，出行记录信息主要包括用户id，出行站点和日期时间等；

归类模块用于将采集到的用户出行记录信息进行归类，具体的，对用户出行记录信息按出行站点进行归类汇总；

统计模块用于根据已归类的用户出行记录信息和用户分数规则统计更新各站点用户分数；

判定模块用于判定各站点用户当前分数是否为达标推送分数，若为达标推送分数，则找出该达标分数用户的数据信息，并标记好用户达标分数的站点信息（比如朝阳广场站点），再将标记有站点信息的用户数据发送给推送模块；

推送模块接收判定模块发送的用户数据信息，对接收到的用户数据信息进行加密封装，然后根据标记的站点信息，将封装好的用户数据从后端中心数据库推送到相应站点服务器（比如朝阳广场站点服务器）。

清除模块，清除模块主要用于清除经减扣后的非达标分数用户出行记录信息。若用户在某个站点已有出行记录信息，但15天内，该用户在该站点未有新增出行记录信息，则该用户在该站点的分数将减扣1分，以此类推，若经减扣后用户当前分数为非达标分数（小于5分），系统清除模块将清除该用户在该站点的出行记录信息。

具体的，用户数据为人脸特征数据和/或姿态特征数据。姿态特征数据，特别是人脸特征数据与姿态特征数据的结合，需要较长的存储字节，因此后端中心数据库需要维护大量用户数据，在业务高峰时，面临很大的查询压力。通过本发明一种基于出行记录的用户数据推送方法及系统，根据用户出行记录信息动态更新统计用户分数，将各站点当前分数较高的用户判断其为较活跃的用户，然后将各站点较活跃用户的特征数据由后端中心数据库主动推送到下级相应站点，在相应站点拥有了活跃用户特征数据后，系统就可以在站点上对各自活跃用户进行快速身份识别认证，无需将识别数据传输到后端，从而帮助乘客实现快速过闸乘车。系统通过站点特征数据对用户身份进行识别认证，数据传输链路短，识别响应速度快，同时在站点系统与中心数据库链路中断时也能实现身份识别认证，从而减少了识别认证过程对网络的依赖，不仅提高了用户使用体验，也减轻了中心数据库的查询压力，一定程度上也避免了中心数据库故障导致的全面故障问题，减轻了网络传输量。

假设某个用户主要以乘坐地铁的出行方式上下班，该用户在家附近的出行站点以及在单位附近的出行站点，正常情况下每天都会有2条出行记录，因此，按前述用户分数规则，在该用户出行第1天的统计的固定时间段内，其当前分数即可达6分，即为达标推送分数，系统即对该用户数据进行推送。比如，在第2天业务空闲时间段凌晨2:00-5:00，将该用户特征数据由后端中心数据库推送到其家附近以及其单位附近的出行站点服务器，该用户在出行第2天乘坐地铁上下班时，即可在站点上实现身份快速识别认证，大大提升了通行效率和使用体验。因此，采用本发明一种基于出行记录的用户数据推送方法及系统，可以有效提升用户通行效率，缓解地铁上下班高峰出行压力。

可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围内。