李海龍 曹梅 文鳳潔

（作者單位：李海龍、文鳳潔，深圳市氣象服務(wù)中心；曹梅，廣東省氣象公共服務(wù)中心）

通過對(duì)深圳天氣微信公眾號(hào)和深圳天氣手機(jī)客戶端2017年9月—2018年9月期間的活躍用戶進(jìn)行用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，再結(jié)合移動(dòng)端日常運(yùn)行所需的氣象數(shù)據(jù)，建立基于用戶行為數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)相結(jié)合的智能氣象服務(wù)模型，為氣象服務(wù)從傳統(tǒng)的被動(dòng)獲取向個(gè)性化、智能化、主動(dòng)推送式的大城市精細(xì)化氣象服務(wù)轉(zhuǎn)變提供借鑒。

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)目前已經(jīng)成為了公眾獲取天氣信息的主要渠道，利用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的便利性展開個(gè)性化的氣象信息服務(wù)將有助于推進(jìn)整個(gè)社會(huì)的科技創(chuàng)新能力及數(shù)字城市的建設(shè)。

近年來，深圳市氣象局的公眾氣象服務(wù)也已將重心放在深圳天氣微信公眾號(hào)和深圳天氣客戶端等移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)公眾服務(wù)渠道產(chǎn)品。深圳天氣微信公眾號(hào)、深圳天氣手機(jī)客戶端是深圳市氣象局在“移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)+氣象服務(wù)”形勢(shì)下的新型氣象服務(wù)模式。本文選用深圳天氣微信公眾號(hào)和深圳天氣手機(jī)客戶端2017年9月—2018年9月后臺(tái)記錄的用戶行為數(shù)據(jù)信息，通過對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得出以公眾需求角度的智能氣象服務(wù)模型，以期為大城市精細(xì)化氣象服務(wù)提供借鑒。

1 深圳天氣移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)渠道和氣象大數(shù)據(jù)服務(wù)現(xiàn)狀

1.1 深圳天氣移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)渠道服務(wù)產(chǎn)品現(xiàn)狀

近年來許多氣象部門通過移動(dòng)軟件來傳遞天氣信息，進(jìn)而改善傳統(tǒng)的公共氣象服務(wù)的傳播方式，充分彌補(bǔ)傳統(tǒng)的氣象預(yù)報(bào)信息媒介如廣播電視以及報(bào)紙等方式的不足。雖然行業(yè)和公眾獲取氣象服務(wù)的渠道日趨多樣化，但是目前絕大多數(shù)氣象服務(wù)模式仍然是“氣象服務(wù)=天氣預(yù)報(bào)+簡(jiǎn)單提示”的傳統(tǒng)模式，能夠體現(xiàn)差異化、精細(xì)化的服務(wù)產(chǎn)品少之又少。從2018年5月中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)信息中心（CNNIC）發(fā)布的《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，截至2017年12月我國(guó)網(wǎng)民使用手機(jī)上網(wǎng)的比例達(dá)97.5%，較2016年底提升了2.4%，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)渠道已經(jīng)成為用戶的主陣地。

在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)氣象渠道服務(wù)產(chǎn)品方面，深圳天氣微信公眾號(hào)和深圳天氣客戶端在用戶數(shù)量方面始終處于行業(yè)領(lǐng)先地位。自2011年陸續(xù)上線截至2018年10月，深圳天氣微信公眾號(hào)粉絲總數(shù)已達(dá)98萬，點(diǎn)擊總數(shù)114.5億；深圳天氣客戶端累積下載量達(dá)1900萬次。在功能方面，深圳天氣微信公眾號(hào)和深圳天氣客戶端立足于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的公眾氣象服務(wù)產(chǎn)品，通過GPS定位功能實(shí)現(xiàn)顯示用戶所在位置最臨近自動(dòng)站的實(shí)況和臨近預(yù)報(bào)，提供以用戶為中心精細(xì)到街道級(jí)別的氣象服務(wù)產(chǎn)品。深圳天氣微信公眾號(hào)和深圳天氣客戶端（以下簡(jiǎn)稱移動(dòng)端）不僅在深圳市獲得較高公眾的認(rèn)可，也在深圳市氣象局連續(xù)5年獲得廣東省氣象服務(wù)公眾評(píng)價(jià)第一名，所以選取上述移動(dòng)端的用戶作為研究對(duì)象無論從數(shù)據(jù)上還是從效果上均具有移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)氣象服務(wù)的代表意義。

1.2 國(guó)內(nèi)外氣象大數(shù)據(jù)研究現(xiàn)狀

目前國(guó)外對(duì)于大數(shù)據(jù)的主要研究方向是將其作為一種具有更高的處理速度和更優(yōu)處理能力的信息資產(chǎn)，它是在密集型數(shù)據(jù)的情況下，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更進(jìn)一步的探索和思考的一種新模式。大數(shù)據(jù)分析的核心在于通過一種更加有效的方式來管理龐大的數(shù)據(jù)庫并且從海量數(shù)據(jù)中汲取所需要的價(jià)值，它是伴隨著數(shù)據(jù)科學(xué)的發(fā)展而產(chǎn)生的一種最為先進(jìn)的分析思維和方法。目前國(guó)外的研究較為重視個(gè)性化細(xì)小區(qū)域的數(shù)據(jù)分析，并通過數(shù)據(jù)分析掌握用戶需求達(dá)到提供以用戶為中心的信息服務(wù)；而國(guó)內(nèi)對(duì)于氣象大數(shù)據(jù)的分析絕大部分指的是觀測(cè)數(shù)據(jù)的探究，但目前可參考和借鑒的用于氣象服務(wù)的案例相對(duì)較少。盡管目前國(guó)內(nèi)外對(duì)于大數(shù)據(jù)分析有眾多的分析成果，但是在實(shí)際應(yīng)用于氣象服務(wù)或基于用戶使用習(xí)慣的氣象服務(wù)更少。氣象行業(yè)本身具有大量的大數(shù)據(jù)資源，目前隨著氣象數(shù)據(jù)量不斷翻番，每年的氣象數(shù)據(jù)已接近PB量級(jí)。通過結(jié)合氣象數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行氣象服務(wù)將成為一種新的服務(wù)模式。氣象數(shù)據(jù)主要可分為兩大類:一類是實(shí)況數(shù)據(jù)，即利用各種觀測(cè)手段觀測(cè)到的“過去的數(shù)據(jù)”；另一類為模式數(shù)據(jù)，利用觀測(cè)到的數(shù)據(jù)通過模式計(jì)算得到的“未來的數(shù)據(jù)”用于預(yù)測(cè)未來天氣。如何有效地將氣象數(shù)據(jù)與用戶行為數(shù)據(jù)相結(jié)合，產(chǎn)生基于用戶行為的氣象數(shù)據(jù)將會(huì)為氣象服務(wù)提供一個(gè)新的方式。

2 獲取移動(dòng)端活躍用戶的數(shù)據(jù)

本項(xiàng)研究通過對(duì)2017年9月—2018年9月期間同一天內(nèi)3次或以上訪問移動(dòng)端且位置在深圳的用戶作為研究樣本主體，共篩選出1072582人次，并定義該樣本主體為移動(dòng)端過去一年的活躍用戶。通過在移動(dòng)端后臺(tái)各功能模塊插入監(jiān)聽軟件，即設(shè)置“埋點(diǎn)”和借助手機(jī)GPS獲取定位信息來記錄活躍用戶的日活躍時(shí)段、點(diǎn)擊習(xí)慣以及所在位置的數(shù)據(jù)形成用戶標(biāo)簽系統(tǒng)，建立相應(yīng)的用戶行為數(shù)據(jù)庫，形成精細(xì)化氣象服務(wù)模型。本項(xiàng)研究搜集的用戶數(shù)據(jù)主要基于用戶位置的點(diǎn)擊次數(shù)，不涉及用戶敏感信息，如：身份證號(hào)、銀行卡號(hào)、家庭住址等。研究過程中及研究結(jié)束后未有任何用戶位置信息泄露，不會(huì)對(duì)用戶隱私以及安全造成影響。

2.1 用戶活躍時(shí)段數(shù)據(jù)

用戶活躍時(shí)間段的獲取即通過監(jiān)測(cè)同一用戶一天內(nèi)3次或以上訪問移動(dòng)端的時(shí)間段。經(jīng)過統(tǒng)計(jì)2017年9月—2018年9月1072582名活躍用戶每天集中訪問時(shí)間得出用戶活躍時(shí)段分布（圖1），可以看出大多數(shù)活躍用戶獲取氣象信息的時(shí)段主要集中在07—08時(shí)、12—13時(shí)、16—17時(shí)、21—22時(shí)?，F(xiàn)針對(duì)不同ID的用戶基于不同活躍時(shí)間段記錄為該用戶的活躍時(shí)段標(biāo)簽。

圖1 活躍用戶時(shí)間段分布

2.2 活躍用戶日點(diǎn)擊習(xí)慣大數(shù)據(jù)

通過在移動(dòng)端各功能模塊插入監(jiān)聽軟件，即設(shè)置“埋點(diǎn)”來記錄1072582名活躍用戶在一天內(nèi)的點(diǎn)擊習(xí)慣，并針對(duì)不同功能模塊用戶的點(diǎn)擊習(xí)慣獲取活躍用戶的日點(diǎn)擊習(xí)慣大數(shù)據(jù)（圖2），可以看出，活躍用戶全天點(diǎn)擊習(xí)慣排名前三的功能模塊是“天氣提示”“交通服務(wù)”“天氣實(shí)況”，說明用戶通過移動(dòng)端獲取“天氣實(shí)況”和“天氣提示”等常規(guī)氣象信息的同時(shí)，也關(guān)注天氣對(duì)交通的影響。而每天12—18時(shí)點(diǎn)擊“定點(diǎn)預(yù)報(bào)”和“雷達(dá)圖像”的用戶明顯增多，則是因?yàn)樯钲谖绾蠼?jīng)常出現(xiàn)局地短時(shí)陣雨，天氣不穩(wěn)定的情況下用戶更關(guān)注短時(shí)臨近預(yù)報(bào)。現(xiàn)針對(duì)不同ID的用戶基于不同功能模塊的點(diǎn)擊習(xí)慣記錄為該用戶的活躍時(shí)段標(biāo)簽。

圖2 活躍用戶日點(diǎn)擊習(xí)慣

2.3 活躍用戶位置數(shù)據(jù)

利用手機(jī)GPS 定位功能選取用戶在一天內(nèi)訪問3次以上移動(dòng)端的地點(diǎn)，根據(jù)經(jīng)緯度選取其所在地半徑1 km范圍以內(nèi)的公共場(chǎng)所如“住宅區(qū)”“車站”“公園”標(biāo)記為該用戶的位置，可以得出活躍用戶一天內(nèi)的位置變化情況（圖3），可以看出大多數(shù)用戶習(xí)慣于早晨或傍晚在車站或公園點(diǎn)擊移動(dòng)端獲取氣象信息。在住宅區(qū)的活躍用戶數(shù)量從20時(shí)起呈明顯增長(zhǎng)趨勢(shì)，說明用戶習(xí)慣于在家睡前訪問移動(dòng)端。在商場(chǎng)和餐廳的活躍用戶數(shù)量相較于其他位置的用戶數(shù)量偏少且變化率不大，說明用戶在休閑場(chǎng)所較少關(guān)注天氣信息。而在寫字樓的活躍用戶在16—18時(shí)數(shù)量較多，說明用戶在工作場(chǎng)所更加關(guān)注下班天氣?，F(xiàn)針對(duì)不同ID的用戶基于不同位置記錄該用戶一天內(nèi)基于時(shí)間的位置標(biāo)簽。

圖3 活躍用戶一天內(nèi)位置變化

3 建立以移動(dòng)端為渠道的智能氣象服務(wù)系統(tǒng)

以某一用戶活躍時(shí)段標(biāo)簽為“06—07時(shí)”，活躍地點(diǎn)在“公園”，日點(diǎn)擊習(xí)慣為“天氣實(shí)況”和“環(huán)境氣象”為例，系統(tǒng)判定該用戶較大可能關(guān)注早晨時(shí)段公園附近的天氣實(shí)況信息，提取時(shí)間標(biāo)簽“06—07時(shí)”、地點(diǎn)標(biāo)簽“公園”為觸發(fā)條件，并匹配用戶點(diǎn)擊習(xí)慣“天氣實(shí)況”功能分發(fā)給該用戶，移動(dòng)端則會(huì)根據(jù)系統(tǒng)判定在06—07時(shí)向該用戶推送公園附近天氣實(shí)況信息。即用戶標(biāo)簽系統(tǒng)以“提取用戶標(biāo)簽”為觸發(fā)條件，以“匹配特征用戶”為分發(fā)機(jī)制向用戶提供定制化服務(wù)，并且在該用戶獲取推送的天氣信息時(shí)再搜集該用戶其他的行為數(shù)據(jù)，做到提供服務(wù)的同時(shí)再次獲取的雙向服務(wù)方式來獲取更多的用戶數(shù)據(jù)，形成以移動(dòng)端為服務(wù)渠道基于用戶行為分析的服務(wù)閉環(huán)，從而不斷優(yōu)化和豐富現(xiàn)有的用戶數(shù)據(jù)庫形成用戶標(biāo)簽系統(tǒng)。再以用戶標(biāo)簽系統(tǒng)為服務(wù)基礎(chǔ)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)渠道為服務(wù)載體、標(biāo)簽化處理的用戶為服務(wù)對(duì)象，并采用交互式服務(wù)方式，形成基于移動(dòng)端用戶行為數(shù)據(jù)智能服務(wù)的基本構(gòu)架（圖4）。在上述智能服務(wù)構(gòu)架的基礎(chǔ)上不斷優(yōu)化不同場(chǎng)景服務(wù)過程中記錄到的數(shù)據(jù)，獲得具有大量用戶行為標(biāo)簽的氣象服務(wù)產(chǎn)品集合，以此搭建能夠匹配特征用戶的智能氣象服務(wù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫。通過將該數(shù)據(jù)庫進(jìn)行端口開放，建立能夠依據(jù)用戶標(biāo)簽匹配用戶需求且具有多渠道服務(wù)能力的智能氣象服務(wù)系統(tǒng)。

4 結(jié)語

經(jīng)過對(duì)2017年9月—2018年9月期間的活躍用戶行為數(shù)據(jù)的分析得出，大多數(shù)用戶習(xí)慣于在早晨上班前或夜晚睡覺前點(diǎn)擊移動(dòng)端獲取氣象信息，且移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶更傾向于獲取所在位置的天氣實(shí)況、短臨預(yù)報(bào)和交通氣象服務(wù)信息。但為滿足用戶在不同時(shí)間、不同地點(diǎn)、不同場(chǎng)景的精細(xì)化氣象服務(wù)的需求，需要將用戶行為數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行整合并建立基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的氣象服務(wù)用戶標(biāo)簽。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)渠道在借助氣象服務(wù)用戶標(biāo)簽對(duì)外服務(wù)的同時(shí)不斷搜集用戶行為數(shù)據(jù)，形成“邊服務(wù)、邊獲取、邊分析”的智能氣象服務(wù)數(shù)據(jù)庫，并提供可擴(kuò)展的開放式端口，實(shí)現(xiàn)多渠道、個(gè)性化、智能化的氣象服務(wù)構(gòu)架（圖5）。

圖5 基于用戶行為數(shù)據(jù)的個(gè)性化、智能化的氣象服務(wù)模型

氣象行業(yè)本身即是具有大數(shù)據(jù)屬性的行業(yè)，每天會(huì)產(chǎn)生大量的天氣實(shí)況和預(yù)報(bào)模式數(shù)據(jù)，具有進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析和研究的行業(yè)優(yōu)勢(shì)。但從現(xiàn)階段來看，龐大的數(shù)據(jù)并沒有得到充分開發(fā)和使用，也未做到基于公眾需求提供。本文采集了過去一年的活躍用戶數(shù)據(jù)并建立基于深圳天氣移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的服務(wù)構(gòu)架，但現(xiàn)階段獲取的用戶數(shù)據(jù)仍不足以使智能氣象服務(wù)數(shù)據(jù)庫達(dá)到真正的智慧化，所以用戶的數(shù)據(jù)分析和和精準(zhǔn)度訓(xùn)練需要一個(gè)長(zhǎng)期的積累過程。通過開放式接口來對(duì)接不斷更新的氣象數(shù)據(jù)，未來也可新增其他行業(yè)的數(shù)據(jù)，如交通、旅游等，隨著第三方數(shù)據(jù)和服務(wù)渠道的不斷增加，最終實(shí)現(xiàn)跨行業(yè)、多渠道的智能氣象服務(wù)數(shù)據(jù)庫，提升氣象公眾服務(wù)的整體質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)基于用戶需求的大城市精細(xì)化氣象服務(wù)。

深入閱讀

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