CN111093180A - 基于nfc的模拟卡切换方法、终端及计算机存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于NFC的模拟卡切换方法,所述基于NFC的模拟卡切换方法的步骤包括:获取当前用户行为数据;将所述当前用户行为数据与预设的用户行为数据模型进行匹配,确定待切换模拟卡的目标类型和目标切换时间;根据所述待切换模拟卡的目标类型和目标切换时间生成切换指令,并根据所述切换指令在达到所述目标切换时间时将所述模拟卡的类型切换至所述目标类型。本发明还公开了一种基于NFC的模拟卡切换终端以及计算机可读存储介质。本发明实现了NFC模拟卡自动切换功能,避免人为手动切换带来的麻烦,提高支付效率。
Description
技术领域
本发明涉及无线通讯技术领域,尤其涉及一种基于NFC的模拟卡切换方法、终端及计算机存储介质。
背景技术
近场通信(Near Field Communication,简称NFC),是一种新兴的技术,使用了NFC技术的终端可以在彼此靠近的情况下进行数据交换,是由非接触式射频识别(RFID)及互连互通技术整合演变而来的,通过在单一芯片上集成感应式读卡器、感应式卡片和点对点通信的功能,利用NFC终端实现移动支付、电子票务、门禁、移动身份识别、防伪等应用。近年来,随着智能终端的蓬勃发展,NFC终端的普及已经为人们的生活带来诸多便利。例如,NFC终端在交通领域可以代替公交卡,用终端刷公交;在支付领域,配合指纹密码功能,NFC终端可以代替银行卡,极大程度上提高了交易的安全性;在门禁领域,NFC终端可以代替钥匙或门禁卡,凭借终端即可刷门禁。
不过,现有的NFC终端在每次使用前要求用户手动选择需要使用的模拟卡,这种使得用户的体验有所下降。因此,如何实现NFC终端智能地选择所需的模拟卡、减少人为的操作、提高刷卡支付效率,成为亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种基于NFC的模拟卡切换方法、终端及计算机存储介质,旨在解决现有的NFC终端在每次使用前要求用户手动选择需要使用的模拟卡,导致人为操作繁琐、刷卡支付效率低下的技术问题。
为实现上述目的,本发明提供一种基于NFC的模拟卡切换方法,所述基于NFC的模拟卡切换方法的步骤包括:
获取当前用户行为数据;
将所述当前用户行为数据与预设的用户行为数据模型进行匹配,确定待切换模拟卡的目标类型和目标切换时间;
根据所述待切换模拟卡的目标类型和目标切换时间生成切换指令,并根据所述切换指令在达到所述目标切换时间时将所述模拟卡的类型切换至所述目标类型。
优选地,在所述将所述当前用户行为数据与预设的用户行为数据模型进行匹配,确定待切换模拟卡的目标类型和目标切换时间的步骤之前,包括:
采集预设时段内的用户行为数据,并根据采集到所述用户行为数据建立所述用户行为数据模型。
优选地,所述采集预设时段内的用户行为数据,并根据采集到所述用户行为数据建立所述用户行为数据模型的步骤包括:
采集预设时段内的用户行为数据,其中,所述用户行为为检测到的NFC刷卡事件,所述用户行为数据包括所述NFC刷卡事件对应的模拟卡类型和刷卡时间;
将采集到所述用户行为数据按照预设的时间周期进行分类,获取所述时间周期中各时间单元的数据集合;
根据所述时间周期中各时间单元的数据集合确定各模拟卡类型和各模拟卡类型对应的切换时间;
根据所述各模拟卡类型和切换时间,建立所述用户行为数据模型。
优选地,所述根据所述时间周期中各时间单元的数据集合确定各模拟卡类型和各模拟卡类型对应的切换时间的步骤,包括:
根据所述时间周期中各时间单元的数据集合获取各模拟卡类型的刷卡时间序列;
通过预设的聚类算法获取所述刷卡时间序列的聚类区间;
将相邻两个聚类区间中的前一聚类区间中的最大值和后一聚类区间中的最小值的平均值作为待切换的切换时间,并将后一聚类区间对应的模拟卡类型作为待切换的模拟卡类型,其中,所述前一聚类区间的最大值小于所述后一聚类区间的最小值。
优选地,所述预设的时间周期为一周。
优选地,所述用户行为数据还包括所述NFC刷卡事件对应的刷卡位置。
优选地,在所述根据所述时间周期中各时间单元的数据集合确定各模拟卡类型和各模拟卡类型对应的切换时间的步骤之后,包括:
将采集到的预设时段内的所述NFC刷卡事件对应的刷卡位置进行分类,确定各刷卡位置的刷卡次数;
根据所述各刷卡位置的刷卡次数对所述各模拟卡类型和各模拟卡类型对应的切换时间进行验证;
所述根据所述各模拟卡类型和切换时间,建立所述用户行为数据模型的步骤包括:
根据验证通过的各模拟卡类型和各模拟卡类型对应的切换时间,建立所述用户行为数据模型。
优选地,在所述采集预设时段内的用户行为数据,并根据采集到所述用户行为数据建立所述用户行为数据模型的步骤之后,还包括:
对所述预设时段内的用户行为数据实时更新,并根据更新后的用户行为数据建立新的用户行为数据模型。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种基于NFC的模拟卡切换终端,所述基于NFC的模拟卡切换终端包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于NFC的模拟卡切换程序,所述基于NFC的模拟卡切换程序被所述处理器执行时实现如上任一项所述基于NFC的模拟卡切换方法的步骤。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有基于NFC的模拟卡切换程序,所述基于NFC的模拟卡切换程序被处理器执行时实现如上任一项所述基于NFC的模拟卡切换方法的步骤。
本发明通过获取当前用户行为数据;将所述当前用户行为数据与预设的用户行为数据模型进行匹配,确定待切换模拟卡的目标类型和目标切换时间;根据所述待切换模拟卡的目标类型和目标切换时间生成切换指令,并根据所述切换指令在达到所述目标切换时间时将所述模拟卡的类型切换至所述目标类型。通过上述实施方式,本发明可以通过对用户历史NFC刷卡数据进行训练学习,建立用户行为数据模型,并在建立模型后,通过获取当前用户行为数据,并将当前用户行为数据与模型中的用户行为数据进行匹配,从而确定待切换模拟卡的目标类型和目标切换时间,实现NFC模拟卡自动切换功能,避免人为手动切换带来的麻烦,提高支付效率。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图;
图2为本发明基于NFC的模拟卡切换方法的第一实施例的流程示意图;
图3为本发明基于NFC的模拟卡切换方法的第二实施例的流程示意图;
图4为本发明基于NFC的模拟卡切换方法的第三实施例的流程示意图;
图5为本发明基于NFC的模拟卡切换方法的第四实施例的流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
如图1所示,图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图。
本发明实施例终端可以是智能手机,也可以是PC、平板电脑、电子书阅读器、MP3(Moving Picture Experts Group Audio Layer III,动态影像专家压缩标准音频层面3)播放器、MP4(Moving Picture Experts Group Audio Layer IV,动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、便携计算机、智能手环、智能手表等终端设备。为了实现本发明,需要在该终端设备中设置NFC芯片,该NFC芯片结合感应式读卡器、感应式卡片和点对点的功能,使得终端能在短距离内与兼容设备进行识别和数据交换。
如图1所示,该终端可以包括:处理器1001,例如CPU,通信总线1002,用户接口1003,网络接口1004,存储器1005。其中,通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard),可选的用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器,也可以是稳定的存储器(non-volatile memory),例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
可选地,终端还可以包括摄像头、RF(Radio Frequency,射频)电路,传感器、音频电路、WiFi模块等等。其中,传感器比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地,光传感器可包括环境光传感器及接近传感器,其中,环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示屏的亮度,接近传感器可在移动终端移动到耳边时,关闭显示屏和/或背光。作为运动传感器的一种,重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小,静止时可检测出重力的大小及方向,可用于识别移动终端姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等;当然,移动终端还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器,在此不再赘述。
本领域技术人员可以理解,图1中示出的终端结构并不构成对终端的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
如图1所示,作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作***、网络通信模块、用户接口模块以及基于NFC的模拟卡切换程序。
在图1所示的终端中,网络接口1004主要用于连接后台服务器,与后台服务器进行数据通信;用户接口1003主要用于连接客户端(用户端),与客户端进行数据通信;而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的基于NFC的模拟卡切换程序,并执行以下操作:
获取当前用户行为数据;
将所述当前用户行为数据与预设的用户行为数据模型进行匹配,确定待切换模拟卡的目标类型和目标切换时间;
根据所述待切换模拟卡的目标类型和目标切换时间生成切换指令,并根据所述切换指令在达到所述目标切换时间时将所述模拟卡的类型切换至所述目标类型。
进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于NFC的模拟卡切换程序,还执行以下操作:
采集预设时段内的用户行为数据,并根据采集到所述用户行为数据建立所述用户行为数据模型。
进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于NFC的模拟卡切换程序,还执行以下操作:
采集预设时段内的用户行为数据,其中,所述用户行为为检测到的NFC刷卡事件,所述用户行为数据包括所述NFC刷卡事件对应的模拟卡类型和刷卡时间;
将采集到所述用户行为数据按照预设的时间周期进行分类,获取所述时间周期中各时间单元的数据集合;
根据所述时间周期中各时间单元的数据集合确定各模拟卡类型和各模拟卡类型对应的切换时间;
根据所述各模拟卡类型和切换时间,建立所述用户行为数据模型。
进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于NFC的模拟卡切换程序,还执行以下操作:
根据所述时间周期中各时间单元的数据集合获取各模拟卡类型的刷卡时间序列;
通过预设的聚类算法获取所述刷卡时间序列的聚类区间;
将相邻两个聚类区间中的前一聚类区间中的最大值和后一聚类区间中的最小值的平均值作为待切换的切换时间,并将后一聚类区间对应的模拟卡类型作为待切换的模拟卡类型,其中,所述前一聚类区间的最大值小于所述后一聚类区间的最小值。
进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于NFC的模拟卡切换程序,还执行以下操作:
所述预设的时间周期为一周。
进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于NFC的模拟卡切换程序,还执行以下操作:
所述用户行为数据还包括所述NFC刷卡事件对应的刷卡位置。
进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于NFC的模拟卡切换程序,还执行以下操作:
将采集到的预设时段内的所述NFC刷卡事件对应的刷卡位置进行分类,确定各刷卡位置的刷卡次数;
根据所述各刷卡位置的刷卡次数对所述各模拟卡类型和各模拟卡类型对应的切换时间进行验证;
所述根据所述各模拟卡类型和切换时间,建立所述用户行为数据模型的步骤包括:
根据验证通过的各模拟卡类型和各模拟卡类型对应的切换时间,建立所述用户行为数据模型。
进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于NFC的模拟卡切换程序,还执行以下操作:
对所述预设时段内的用户行为数据实时更新,并根据更新后的用户行为数据建立新的用户行为数据模型。
本发明基于NFC的模拟卡切换终端的具体实施例与下述基于NFC的模拟卡切换方法各实施例基本相同,在此不作赘述。
参照图2,图2为本发明基于NFC的模拟卡切换方法的第一实施例的流程示意图,所述基于NFC的模拟卡切换方法的步骤包括:
步骤S10,获取当前用户行为数据。
本发明实施例终端可以是智能手机,也可以是PC、平板电脑、电子书阅读器、MP3(Moving Picture Experts Group Audio Layer III,动态影像专家压缩标准音频层面3)播放器、MP4(Moving Picture Experts Group Audio Layer IV,动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、便携计算机、智能手环、智能手表等终端设备。为了实现本发明,需要在该终端设备中设置NFC芯片,该NFC芯片结合感应式读卡器、感应式卡片和点对点的功能,使得终端能在短距离内与兼容设备进行识别和数据交换。为方便说明,后续实施例均以支持NFC功能的智能手机为例。当智能手机的NFC模拟卡模式开启后,需要实时获取当前用户行为数据,该当前用户行为数据可以包括当前时间信息和当前位置信息,还可以包括当前用户使用的应用程序等。具体地,获取当前时间信息可以直接读取智能手机后台中的***时间,获取当前位置信息可以根据智能手机的定位功能来实现,而获取当前用户使用的应用程序可以直接从操作***的前台获取。
步骤S20,将所述当前用户行为数据与预设的用户行为数据模型进行匹配,确定待切换模拟卡的目标类型和目标切换时间。
在智能手机中预先设置有用户行为数据模型,该模型是对用户的历史NFC刷卡数据进行训练学习而建立的模型。该模型通过训练学习获取了用户最近的NFC刷卡习惯,比如,该用户经常在8:00左右刷停车场门禁卡,在8:30左右刷公司门禁卡,在12:00左右刷银行卡,在17:30左右刷公司门禁卡,在18:00左右刷停车场门禁卡,在19:00左右刷家里门禁卡等。因此,在建立该模型后,需要将获取到的当前用户行为数据与该用户行为数据模型进行匹配,从而确定出待切换模拟卡的目标类型和目标切换时间。例如,基于上述举例,智能手机获取到当前的***时间为11:00,则智能手机能预测到在接下来的12:00左右用户需要刷银行卡,因此可以选择在11:30将NFC的模拟卡切换至银行卡类型,从而保证用户在12:00左右需要刷银行卡时已经自动切换至银行卡,无需用户手动切换。需要说明的是,此处的待切换模拟卡的目标类型为在当前时间下模拟卡待切换的类型,目标切换时间为在当前时间下模拟卡进行切换的时间。作为本领域技术人员可知,目标类型需要根据用户行为数据模型分析用户刷卡规律获得,而目标切换时间需要选择在相邻两次刷卡期间,具体取值可以根据实际情况设定,本实施例不做限定。
步骤S30,根据所述待切换模拟卡的目标类型和目标切换时间生成切换指令,并根据所述切换指令在达到所述目标切换时间时将所述模拟卡的类型切换至所述目标类型。
在确定待切换模拟卡的目标类型和目标切换时间后,智能手机自动生成切换指令,并根据该切换指令控制模拟卡进行切换。具体地,由于切换指令中已经包含有待切换模拟卡的目标类型和目标切换时间,因此,在智能手机响应该切换指令时,将自动判断当前***时间是否达到目标切换时间,并在到达目标切换时间时,将模拟卡的类型切换至目标类型。
在本实施例中通过获取当前用户行为数据,并将当前用户行为数据与预设的用户行为数据模型进行匹配,确定待切换模拟卡的目标类型和目标切换时间,由此实现模拟卡的自动切换,避免人为手动切换带来的麻烦,提高支付效率。
进一步的,参照图3,图3为本发明基于NFC的模拟卡切换方法的第二实施例的流程示意图,基于上述图2所示的实施例,在所述步骤S20将所述当前用户行为数据与预设的用户行为数据模型进行匹配,确定待切换模拟卡的目标类型和目标切换时间之前,包括:
步骤S40,采集预设时段内的用户行为数据,并根据采集到所述用户行为数据建立所述用户行为数据模型。
由于智能手机需要预先建立用户行为数据模型才能实时对获取到的当前用户行为数据进行分析,从而来确定待切换模拟卡的目标类型和目标切换时间,因此,智能手机需要采集预设时段内的用户行为数据,并根据采集到用户行为数据建立用户行为数据模型。
具体地,所述步骤S40采集预设时段内的用户行为数据,并根据采集到所述用户行为数据建立所述用户行为数据模型,包括:
步骤S401,采集预设时段内的用户行为数据,其中,所述用户行为为检测到的NFC刷卡事件,所述用户行为数据包括所述NFC刷卡事件对应的模拟卡类型和刷卡时间。
实时采集用户行为数据,并将最近预设时段内的用户行为数据进行训练学习。需要说明的是,该预设时段可以为3个月、2个月或者1个月等,本实施例不做具体限定。该用户行为为智能手机检测到的NFC刷卡事件,包括将NFC模拟卡作为门禁卡、银行卡、公交卡、地铁卡等进行本地支付或者门禁控制的事件,该用户行为数据包括NFC刷卡事件对应的模拟卡类型和刷卡时间。换句话说,智能手机在检测到NFC刷卡事件后,将NFC刷卡事件对应的模拟卡类型和刷卡时间保存在本地或者服务器端,以便在后续分析建模使用。
步骤S402,将采集到所述用户行为数据按照预设的时间周期进行分类,获取所述时间周期中各时间单元的数据集合。
在采集到预设时段内的用户行为数据后,将这些用户行为数据按照预设的时间周期进行分类,从而获取时间周期中各时间单元的数据集合。例如,当预设时段选取的是最近三个月时,如果将时间周期设置成一个月,由此即可得到从月初到月末30天的刷卡记录,即将每天作为时间单元,将该天的所有刷卡记录作为一个数据集合;如果将时间周期设置成一周,由此即可得到周一至周日每天的刷卡记录,即将每天作为时间单元,将该天的所有刷卡记录作为一个数据集合。本发明中预设时段和时间周期可以根据实际情况具体设置,本实施例不做具体限定,为保证结果的准确性,该预设时段应该远远大于该时间周期,本实施例中,优选预设的时间周期为一周。
步骤S403,根据所述时间周期中各时间单元的数据集合确定各模拟卡类型和各模拟卡类型对应的切换时间。
在获得时间周期中各时间单元的数据集合后,智能手机预设的聚类算法对每个数据集合进行分析计算,确定每个数据集合中每种卡的刷卡时间的聚类区间,从而确定所有数据集合的各模拟卡类型和各模拟卡类型对应的切换时间。具体地,步骤S403包括:
步骤S410,根据所述时间周期中各时间单元的数据集合获取各模拟卡类型的刷卡时间序列。
时间周期中各时间单元的数据集合为一天内各模拟卡类型和对应的刷卡时间,例如用{(C1,T1),(C2,T2),(C3,T3),…,(Cn,Tn)}表示一周中周一的刷卡记录,其中Cn表示不同的模拟卡类型,Tn表示Cn对应的刷卡时间序列,n为正整数。而由于采集的用户行为数据为预设时段比如3个月的,因此Cn对应的Tn至少存在一个刷卡时间,因此形成一个刷卡时间序列{t1,t2,…,tm},即每种模拟卡类型都对应有一个刷卡时间序列。
步骤S420,通过预设的聚类算法获取所述刷卡时间序列的聚类区间。
在获取各模拟卡类型的刷卡时间序列后,通过预设的聚类算法获取各模拟卡类型的刷卡时间序列的聚类区间,即通过聚类算法将各刷卡时间序列中刷卡时间比较集中的时间段作为聚类区间。比如,经过对每周一的公司门禁卡的刷卡记录统计时发现,用户在上午8:10出现1次,8:20出现2次,8:25出现4次,在8:29出现4次,在8:45出现1次,因此在聚类后会将8:20-8:29的时间段作为聚类区间,以此类推,可以确定周一中其他模拟卡类型的聚类时间段,以及周二、周三、周四、周五、周六和周日的所有模拟卡类型的聚类时间段。本实施例中的聚类算法可以是K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、Clara算法、Clarans算法等,本实施例不做具体限定。
步骤S430,将相邻两个聚类区间中的前一聚类区间中的最大值和后一聚类区间中的最小值的平均值作为待切换的切换时间,并将后一聚类区间对应的模拟卡类型作为待切换的模拟卡类型,其中,所述前一聚类区间的最大值小于所述后一聚类区间的最小值。
步骤S404,根据所述各模拟卡类型和切换时间,建立所述用户行为数据模型。
在获得各模拟卡类型在各时间单元内的聚类区间后,若任一相邻两个聚类区间中的前一聚类区间的最大值均小于后一聚类区间的最小值,则将前一聚类区间中的最大值和后一聚类区间中的最小值的平均值作为待切换的切换时间,并将后一聚类区间对应的模拟卡类型作为待切换的模拟卡类型。在确定各模拟卡类型和切换时间后,以此建立用户行为数据模型。
作为不同的实施方式,也可以选择在前一聚类区间中的最大值之后的预设阈值后自动将模拟卡类型切换至后一模拟卡类型。
需要说明的是,当存在某一相邻两个聚类区间中的前一聚类区间的最大值大于后一聚类区间的最小值时,需要修改聚类算法中的聚类密度,以使得前一聚类区间的最大值小于后一聚类区间的最小值,从而保证待切换的模拟卡类型和切换时间的准确性。
在本实施例中通过采集预设时段内的历史用户行为数据,并对该用户数据进行训练学习,从而建立用户行为数据模型,并能基于该模型清楚每个时间单元各模拟卡类型和各模拟卡类型对应的切换时间,方便确定用户当前时间需要切换的模拟卡类型和切换时间。
进一步地,参照图4,图4为本发明基于NFC的模拟卡切换方法的第三实施例的流程示意图,基于上述图3所示的实施例,所述用户行为数据还包括所述NFC刷卡事件对应的刷卡位置。在所述步骤S403根据所述时间周期中各时间单元的数据集合确定各模拟卡类型和各模拟卡类型对应的切换时间之后,包括:
步骤S501,将采集到的预设时段内的所述NFC刷卡事件对应的刷卡位置进行分类,确定各刷卡位置的刷卡次数。
由于用户行为数据除了包括NFC刷卡事件对应的模拟卡类型和刷卡时间外,还包括NFC刷卡事件对应的刷卡位置。因此,在检测到用户有NFC刷卡时,可以同步采集NFC刷卡事件对应的刷卡位置,并对采集到的预设时段内的刷卡位置进行分类,根据分类结果确定每天在不同的刷卡位置对应的刷卡次数。
步骤S502,根据所述各刷卡位置的刷卡次数对所述各模拟卡类型和各模拟卡类型对应的切换时间进行验证。
在获得各时间单元中各刷卡位置的刷卡次数后,可根据该各刷卡位置的刷卡次数对上述步骤S403获得的各模拟卡类型和各模拟卡类型对应的切换时间进行验证。例如,基于上述举例,根据用户行为数据模型确定用户周一在8:20-8:29时间段内刷公司门禁卡10次,在7:55-8:05时间段内刷停车场门禁卡9次,由此可知,在8:20-8:29时间段内用户一般在公司,在7:55-8:05时间段内一般在家里的停车场,因此,当***当前时间为8:15时获取当前位置信息,若当前位置信息在公司附近,则表示用户将在预期时间内达到公司刷卡,表示之前确定的各模拟卡类型和各模拟卡类型对应的切换时间是正确的;若当前位置信息不在公司附近,则表示用户不能在预期时间内达到公司刷卡,表示之前确定的各模拟卡类型和各模拟卡类型对应的切换时间是有待修正的。
步骤S503,根据验证通过的各模拟卡类型和各模拟卡类型对应的切换时间,建立所述用户行为数据模型。
当之前确定的各模拟卡类型和各模拟卡类型对应的切换时间是有待修正的,将待修正的刷卡记录标注出来,并对其进行修正,根据验证通过的各模拟卡类型和各模拟卡类型对应的切换时间,建立新的用户行为数据模型。
本实施例中结合刷卡位置信息对已建立的用户行为数据模型进行验证,避免由于用户的特殊情况使得模拟卡切换类型错误,从而提高了模拟卡自动切换的准确性。
进一步的,参照图5,图5为本发明基于NFC的模拟卡切换方法的第四实施例的流程示意图,基于上述图3所示的实施例,在所述步骤S40采集预设时段内的用户行为数据,并根据采集到所述用户行为数据建立所述用户行为数据模型之后,还包括:
步骤S60,对所述预设时段内的用户行为数据实时更新,并根据更新后的用户行为数据建立新的用户行为数据模型。
智能手机实时采集用户行为数据,并对预设时间段内的用户行为数据实时更新,使得用户行为数据模型中的数据始终保持用户最新的NFC刷卡数据。需要说明的是,此处更新数据可以是以天为周期进行更新,比如每天凌晨更新用户行为数据模型中的数据,也可以是每次NFC刷卡为周期进行更新,比如在每次刷卡后将最新的刷卡记录保存进去,最早的刷卡记录进行删除。
本实施例中通过预设时段内的用户行为数据,使得用户行为数据模型始终保持最新数据,从而有利于当用户刷卡习惯变化时,模拟卡的自动切换也能根据用户的刷卡习惯作为相应的变化,进一步提高模拟卡自动切换的准确性。
此外,本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有基于NFC的模拟卡切换程序,所述基于NFC的模拟卡切换程序被处理器执行时实现如下操作:
获取当前用户行为数据;
将所述当前用户行为数据与预设的用户行为数据模型进行匹配,确定待切换模拟卡的目标类型和目标切换时间;
根据所述待切换模拟卡的目标类型和目标切换时间生成切换指令,并根据所述切换指令在达到所述目标切换时间时将所述模拟卡的类型切换至所述目标类型。
进一步地,所述基于NFC的模拟卡切换程序被处理器执行时还实现如下操作:
采集预设时段内的用户行为数据,并根据采集到所述用户行为数据建立所述用户行为数据模型。
进一步地,所述基于NFC的模拟卡切换程序被处理器执行时还实现如下操作:
采集预设时段内的用户行为数据,其中,所述用户行为为检测到的NFC刷卡事件,所述用户行为数据包括所述NFC刷卡事件对应的模拟卡类型和刷卡时间;
将采集到所述用户行为数据按照预设的时间周期进行分类,获取所述时间周期中各时间单元的数据集合;
根据所述时间周期中各时间单元的数据集合确定各模拟卡类型和各模拟卡类型对应的切换时间;
根据所述各模拟卡类型和切换时间,建立所述用户行为数据模型。
进一步地,所述基于NFC的模拟卡切换程序被处理器执行时还实现如下操作:
根据所述时间周期中各时间单元的数据集合获取各模拟卡类型的刷卡时间序列;
通过预设的聚类算法获取所述刷卡时间序列的聚类区间;
将相邻两个聚类区间中的前一聚类区间中的最大值和后一聚类区间中的最小值的平均值作为待切换的切换时间,并将后一聚类区间对应的模拟卡类型作为待切换的模拟卡类型,其中,所述前一聚类区间的最大值小于所述后一聚类区间的最小值。
进一步地,所述基于NFC的模拟卡切换程序被处理器执行时还实现如下操作:
所述预设的时间周期为一周。
进一步地,所述基于NFC的模拟卡切换程序被处理器执行时还实现如下操作:
所述用户行为数据还包括所述NFC刷卡事件对应的刷卡位置。
进一步地,所述基于NFC的模拟卡切换程序被处理器执行时还实现如下操作:
将采集到的预设时段内的所述NFC刷卡事件对应的刷卡位置进行分类,确定各刷卡位置的刷卡次数;
根据所述各刷卡位置的刷卡次数对所述各模拟卡类型和各模拟卡类型对应的切换时间进行验证;
所述根据所述各模拟卡类型和切换时间,建立所述用户行为数据模型的步骤包括:
根据验证通过的各模拟卡类型和各模拟卡类型对应的切换时间,建立所述用户行为数据模型。
进一步地,所述基于NFC的模拟卡切换程序被处理器执行时还实现如下操作:
对所述预设时段内的用户行为数据实时更新,并根据更新后的用户行为数据建立新的用户行为数据模型。
本发明计算机可读存储介质的具体实施例与上述基于NFC的模拟卡切换方法各实施例基本相同,在此不作赘述。
需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者***不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者***所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者***中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机,计算机,服务器,空调器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于NFC的模拟卡切换方法,其特征在于,所述基于NFC的模拟卡切换方法的步骤包括:
获取当前用户行为数据;
将所述当前用户行为数据与预设的用户行为数据模型进行匹配,确定待切换模拟卡的目标类型和目标切换时间;
根据所述待切换模拟卡的目标类型和目标切换时间生成切换指令,并根据所述切换指令在达到所述目标切换时间时将所述模拟卡的类型切换至所述目标类型。
2.如权利要求1所述的基于NFC的模拟卡切换方法,其特征在于,在所述将所述当前用户行为数据与预设的用户行为数据模型进行匹配,确定待切换模拟卡的目标类型和目标切换时间的步骤之前,包括:
采集预设时段内的用户行为数据,并根据采集到所述用户行为数据建立所述用户行为数据模型。
3.如权利要求2所述的基于NFC的模拟卡切换方法,其特征在于,所述采集预设时段内的用户行为数据,并根据采集到所述用户行为数据建立所述用户行为数据模型的步骤包括:
采集预设时段内的用户行为数据,其中,所述用户行为为检测到的NFC刷卡事件,所述用户行为数据包括所述NFC刷卡事件对应的模拟卡类型和刷卡时间;
将采集到所述用户行为数据按照预设的时间周期进行分类,获取所述时间周期中各时间单元的数据集合;
根据所述时间周期中各时间单元的数据集合确定各模拟卡类型和各模拟卡类型对应的切换时间;
根据所述各模拟卡类型和切换时间,建立所述用户行为数据模型。
4.如权利要求3所述的基于NFC的模拟卡切换方法,其特征在于,所述根据所述时间周期中各时间单元的数据集合确定各模拟卡类型和各模拟卡类型对应的切换时间的步骤,包括:
根据所述时间周期中各时间单元的数据集合获取各模拟卡类型的刷卡时间序列;
通过预设的聚类算法获取所述刷卡时间序列的聚类区间;
将相邻两个聚类区间中的前一聚类区间中的最大值和后一聚类区间中的最小值的平均值作为待切换的切换时间,并将后一聚类区间对应的模拟卡类型作为待切换的模拟卡类型,其中,所述前一聚类区间的最大值小于所述后一聚类区间的最小值。
5.如权利要求3所述的基于NFC的模拟卡切换方法,其特征在于,所述预设的时间周期为一周。
6.如权利要求3所述的基于NFC的模拟卡切换方法,其特征在于,所述用户行为数据还包括所述NFC刷卡事件对应的刷卡位置。
7.如权利要求6所述的基于NFC的模拟卡切换方法,其特征在于,在所述根据所述时间周期中各时间单元的数据集合确定各模拟卡类型和各模拟卡类型对应的切换时间的步骤之后,包括:
将采集到的预设时段内的所述NFC刷卡事件对应的刷卡位置进行分类,确定各刷卡位置的刷卡次数;
根据所述各刷卡位置的刷卡次数对所述各模拟卡类型和各模拟卡类型对应的切换时间进行验证;
所述根据所述各模拟卡类型和切换时间,建立所述用户行为数据模型的步骤包括:
根据验证通过的各模拟卡类型和各模拟卡类型对应的切换时间,建立所述用户行为数据模型。
8.如权利要求2或3中所述的基于NFC的模拟卡切换方法,其特征在于,在所述采集预设时段内的用户行为数据,并根据采集到所述用户行为数据建立所述用户行为数据模型的步骤之后,还包括:
对所述预设时段内的用户行为数据实时更新,并根据更新后的用户行为数据建立新的用户行为数据模型。
9.一种基于NFC的模拟卡切换终端,其特征在于,所述基于NFC的模拟卡切换终端包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于NFC的模拟卡切换程序,所述基于NFC的模拟卡切换程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述基于NFC的模拟卡切换方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有基于NFC的模拟卡切换程序,其特征在于,所述基于NFC的模拟卡切换程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述基于NFC的模拟卡切换方法的步骤。
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