基于Hadoop和RAPIDS的多源特征转换基站下APP使用预测方法及系统

本发明提供了一种基于Hadoop和RAPIDS的多源特征转换基站下APP使用预测方法及系统，所述方法用hadoop大数据框架对数据预处理，对基站下的上网用户的上网数据进行特征提取，计算不同时间窗下在某个基站的用户的多源数据构建用户多维画像，基于flink在不同时间窗口内进行用户画像特征到基站画像特征的映射计算，得到不同时间窗下的基站特征画像及其相邻基站的基站特征画像；采用Attention‑LSTM的多模型集成投票方法进行预测，使用RAPIDS对模型训练进行多GPU加速；针对基站下人流变化和人群行为变化对APP使用进行预测，构建特征映射方法，在个体组成的群体层面进行特征抽取和映射，使得模型方法和特征更能反应个体行为对基站下APP使用的影响，最终使得APP使用预测更加准确，效果更好。