家庭关系识别模型
数据库系统基础讲义第03讲关系模型之基本概念
战德臣 教授
首先定义“列”的取值范围“域(Domain)”
域(Domain)
一组值的集合，这组值具有相同的数据类型 如整数的集合、字符串的集合、全体学生的集合 再如, 由8位数字组成的数字串的集合，由0到100组成的整数集合
集合中元素的个数称为域的基数(Cardinality)
D3＝儿童集合(CHILD)＝{李健，张睿，张峰} D2＝女人集合(WOMAN)＝{王芳，刘玉} D1＝男人集合(MAN)＝{李基，张鹏}
列值：来自域
什么是关系? (2)“表”的严格定义--关系?
战德臣 教授
关系可用R(A1:D1 , A2:D2 , … , An:Dn )表示，可简记为R(A1 , A2 , … ,
关系模式 An )，这种描述又被称为
(Schema)或表标题(head)
度 目 R是关系的名字, Ai 是属性, Di 是属性所对应的域, n是关系的 或
战德臣 教授
由于笛卡尔积中的所有元组并不都是有意义的，因此…
关系(Relation)
一组域D1 , D2 ,…, Dn的笛卡尔积的子集 笛卡尔积中具有某一方面意义的那些元组被称作一个关系(Relation)
由于关系的不同列可能来自同一个域，为区分，需要为每一列起一个名
字，该名字即为属性名。
列名(属性名)
什么是关系? (1)什么是“表”?
战德臣 教授
为什么把“表”称为关系? 怎样严格定义一个“表”? “表”和“关系”有什么异同?
什么是关系? (2)“表”的基本构成要素
如何严格地定义Table呢？
表/关系
列/字段/属 性/数据项 列名
列值பைடு நூலகம்
战德臣 教授
标题/模式 行/元组/记录
变态心理学理论模型
许多对生物学模型的批评，指出了这样的事实：生物学模型体现 了关于“人”的相当被动的观点，许多生物学观点将人仅仅看做 是遗传制造和神经化学因素形成的有机体。生物学模型与其他模 型尤其是认知模型很不相同。认知模型将人描述为具有意识功能， 能够主动探究环境并且能够主动应对问题和生活压力。
尽管有这些不同意见，我们也必须承认生物学模型有许多长处， 包括它的清晰表达、它的实证研究证据，还有它与其他学科之间 的联系。由这种框架发展而来的理论指出了变量间的具体联系， 其中的每一个变量都是清晰并且有操作化定义的。生物学模型不 但能够进行清晰准确的描述，同时由于整合了生物学和医学的研 究成果，使得这种模型显得更为有力，尤其是当这种模型与其他 模型(例如心理动力模型和人本一存在模型)相对比的时候更显其 优势。其他模型常常会出现概念的含混不清和深奥难懂，以及经 常依赖主观证据。
用于研究人脑机能的现代技术(包括各种大脑扫描技术)的发展，为探测 各类心理障碍患者的大脑病变和功能障碍提供了重要帮助。这些研究进 而发现了随着心理障碍患者临床状态的改变而出现的大脑机能系统变化 的指标。生物学的有关研究发现，遗传因素在心理障碍中发挥着重要作 用。而在心理障碍的家族谱系研究中，人们发现许多不同种类的障碍与 遗传有关，近些年来的研究更进一步揭示了与某种障碍相对应的基因。
荣格认为，神经症的产生主要是因为人们在实现潜能遭遇失败。作为一 名精神病医生，荣格帮助患者去认识他们的发展潜能并解决他们的内在 矛盾，而可能正是这些内在矛盾阻碍了潜能的实现。在治疗中他更加广 泛地运用对梦的解释以及来访者对视觉形象的反应。
荣格认为，心理的塑造和形成不仅仅由于人类个体的经验，还与人类的 集体无意识有很大关系。集体无意识中储存了人类种系发展进化中的种 种经验。人类所共有的这种心理结构已被许多事实所证明，例如在不同 文化和不同历史阶段中所重复出现的图像、原型和故事。
2精神分析家庭治疗
目的和交互作用的，而且基本的社会系统是家庭。
经典精神分析理论
3. 社会化人际关系理论
沙利文 家庭内外的人际的相互作用对人格的影响——相互作用圈：人类生存 所必须的环境（生化环境、生物环境、人际环境：主要模式） 强调同伴关系在个人和社会发展的重要性。母子教养方式和照看关系形成 的依恋分离经验极其重要。
• 咨询师：“今天两位想和我说一点什么呢？”
• 张先生和太太互相不满，争相抱怨。
• 张太太：“生病的时候不关心我，也从不听我说什么！”
• 张先生：我对你如此理解和支持，但你呢？你对孩子也关心吗？
• 咨询师：“谁能和我说一下具体的例子吗？”
• 张太太的抱怨很典型：“我先说，昨天真是一场噩梦。孩子发烧， 很难照顾，我也严重感冒。所有的事情堆积如山，我必须加倍努力去
• 客体关系的伴侣治疗的主要目 的：提高夫妻双方的包容能力 (识别内投射、恢复支持关系)
自体心理学
•Kohut强调自恋(narcissism)——爱自己的作用，并认为自恋 是人格发展的组织决定因素，也是爱他人的必要前提。
•自恋古希腊渊源 •自恋——弗洛伊德首次系统提出：自恋是一种精神能量，
来源于里比多。表现为爱自己的过去、现在和未来；
•
治疗师强调大部分隐藏在家庭对话中的内容并不是有意
识地被掩藏起来，而是被压抑到无意识中了。这经常通过阻抗
的各种形式表现出来。
•
治疗师努力培养顿悟和理解；他们也要求家庭去考虑要
为讨论的问题做些什么。这些努力是家庭治疗的一部分。家庭
成员不仅了解他们的动机，也必须对他们的行为负责。在情境
家庭收入是否影响子女教育水平_基于CHNS数据的实证研究(1)
Ec＝σ1Yh＋β1Em＋β2Ef＋σ2Xh＋abilityc＋ξc
（1）
下标 c， m， f 和 h 分别指特定家庭的子女、 父亲、 母亲和家庭。 被解 释 变 量 的 Ec 是 子 女 的 教
育 水 平 。 解 释 变 量 Em、 Ef 指 父 亲 、 母 亲 的 教 育 程 度 ， Yh 指 家 庭 的 收 入 变 量 ， Xh 指 影 响 子 女 受 教 育 水平的其他特征变量， 这包括子女的性别、 家庭的居住地区， 家庭的户口类型、 家庭的规模， 子
女以及父母亲的出生年份。 控制父母亲的出生年份， 这是因为出生不同年份中的父母对子女的教
育态度也是不一样的。
模 型 （1） 中 ， 本 文 感 兴 趣 的 是 δ1 对 子 女 教 育 水 平 的 影 响 。 但 高 家 庭 收 入 、 高 教 育 水 平 的 父
母倾向于拥有更高的能力， 这种能力会通过遗传因素传递给子女， 这意味着子女的个人能力水平
收入来识别家庭收入， 这主要是是因为社区的平均家庭收入与子女不可观测的能力水平无关， 与
家 庭 收 入 相 关 。 同 时 ， 参 考 齐 豪 和 李 云 森 （2011） 的 文 章 ， 选 择 父 母 双 方 是 否 受 到 基 础 教 育 普 及
政策的影响作为父母教育水平的工具变量。
E1m＝准1IVEm＋准2Xh＋μm
教育水平的影响依旧为正。 分样本的估计结果表明， 家庭收入对女儿的影响程度大于其对儿子的影响
程度。 将家庭收入从低到高依次划分为五个等级的细分样本估计结果显示， 随着收入等级的提高， 家
庭收入对子女教育水平的影响程度呈现出 “倒 U 形”。
［关 键 词 ］ 家 庭 收 入 ； 子 女 教 育 水 平 ； 2SLS
家庭教育的六个模型,你是哪一个
家庭教育的六个模型，你是哪一个一、家庭教育的模型教育不是技术问题，而是认知问题，其核心是我们自己对人生的思考。
孩子是家长的一面镜子，孩子有问题，家长首先要做的不是责骂孩子，而是反省自己。
作者在书中用六个模型来分析家庭教育。
【模型一】期待与支持：这里分出四种类型：低支持低期待：放任不管型。
我们的上一代人大多数是在这样的状态下成长起来的，家里兄弟姐妹多，父母忙于生计，管不了那么多。
低支持高期待：专制威权型，《红楼梦》中宝玉的父亲贾政就是这类型。
工作中身边的家长大多跟贾政类似，平时工作忙没时间陪孩子，一旦成孩子成绩不好就大发雷霆。
高支持低期待：春风化雨型。
（我的思考：这种类型好还是不好？要具体情况具体分析。
如果是物质上的“高支持者”，很容易培养出拜金主义者，欲望被激发出来了，有时候很难满足孩子，欲壑难填；如果是精神上的“高支持者”，可能培养出一个充满自信、敢于探索、积极向上的孩子。
高支持高期待：虎爸虎妈型，全身心投入到对孩子的教育当中，给孩子无微不至的关怀与照顾，同时对他的要求也极高。
【模型二】“正数”教育、“零数”教育、“负数”教育”：这是从教育结果来看的，起到积极的正向的教育结果的教育行为，称为“正数”教育；起到消极的、负向的教育结果的教育行为，称为“负向” 教育。
如果你不知道怎么做算有作为，那么宁愿不作为，也不要乱作为。
这就是“零数”教育。
许多时候家长会操作过急、求胜心切，结果适得其反。
就是“负数”教育。
【模型三】黑匣子：我们可以把孩子看成一个黑匣子，我们并不清楚黑匣子里面的运作机制，只能尝试不同的输入，看看孩子会有怎样不同的输出。
每个孩子的模型和参数都是不同的，有些孩子敏感，有些孩子皮实，面对不同的孩子，我们只能不停地试。
【模型四】自驱式成长：每个人内部都有一台发动机，这台发动机不断驱使人进步，心里学称之为“动机理论”。
“教育不是灌输，而是点燃。
”这个观点就是基于“动机理论二人生不是短跑，而马拉松。
家庭关系名词解释
家庭关系名词解释
家庭关系是指基于婚姻、血缘或法律拟制而形成的一定范围的亲属之间的权利和义务关系。
根据不同的标准，家庭关系可分为不同的类型，如夫妻关系、父母子女关系、兄弟姐妹关系等。
1. 夫妻关系：夫妻之间互为配偶，互为家庭关系。
夫妻在家庭中地位平等，都有管理家庭事务的权利，互相尊重，互相关爱，互相扶持。
2. 父母子女关系：父母与子女之间的关系是基于出生的事实或收养关系而形成的。
在家庭关系中，父母有抚养、教育和保护未成年子女的义务，子女有赡养、扶助和尊重父母的义务。
3. 兄弟姐妹关系：兄弟姐妹之间的关系是基于共同父母而形成的。
他们之间是平辈亲属，相互间有互相关心、互相照顾、互相继承遗产的权利和义务。
4. 祖父母与孙子女关系：这种关系是通过血缘关系建立的，但通常情况下并不直接称为家庭关系。
在某些文化中，祖父母在孙子女成长过程中扮演重要角色，这种关系也受到法律的保护。
5. 其他家庭关系：除了上述几种主要的家庭关系外，还有姻亲关系（如公婆与儿媳、岳父母与女婿等）、叔侄关系、堂兄弟姐妹关系等。
在研究家庭关系的法律和社会学问题时，了解各种家庭关系的定义和特点是非常重要的。
知识图谱人物本体模型设计方法6篇
知识图谱人物本体模型设计方法6篇第1篇示例：知识图谱是一种描述知识和概念之间关系的图形化工具，可以通过结构化的方式表示事物之间的联系，有助于理解复杂的知识体系。
在知识图谱中，人物本体模型是非常重要的一个部分，可以用来表示人物的属性、关系和行为，帮助系统更好地理解和处理人物相关的信息。
设计一个有效的人物本体模型是知识图谱建设的关键一环。
本文将介绍一种常用的方法，用于设计知识图谱中的人物本体模型。
1.确定人物本体模型的目标：在设计人物本体模型之前，首先需要确定模型的目标和应用场景。
如果是用于构建一个社交网络知识图谱，那么可能需要包括人物的基本信息、兴趣爱好、社交关系等属性。
2.收集人物属性信息：在设计人物本体模型时，需要收集人物的各种属性信息，包括基本信息、职业、教育背景、兴趣爱好、经历等。
这些属性信息可以帮助系统更好地理解人物的特点和行为。
3.确定人物属性之间的关系：在人物本体模型中，属性之间的关系非常重要。
一个人可能有多个教育背景，一个人可能有多个社交关系等。
需要确定这些属性之间的关系，以建立一个完整的人物知识图谱。
4.建立人物本体模型的结构：根据前面确定的人物属性和属性之间的关系，可以开始建立人物本体模型的结构。
可以使用OWL等语言来描述人物的类、属性和关系，并通过实例化来表示具体的人物。
5.验证和优化人物本体模型：设计完成后，需要对人物本体模型进行验证和优化。
可以通过实际案例来验证模型的准确性和完整性，同时也可以根据用户反馈来进行优化。
第2篇示例：要设计一个合适的知识图谱人物本体模型，需要考虑以下几个方面的因素：一、人物的属性人物的属性是指描述人物身份、特征和状态的各种信息，如姓名、性别、年龄、职业、国籍等。
在设计人物本体模型时，需要考虑哪些属性是必需的，哪些是可选的，以及这些属性之间的关系。
一个人物可能有多个姓名、多个国籍，这些属性之间可以是一对多的关系。
二、人物的关系人物之间可以通过各种关系进行连接，如亲属关系、师生关系、友谊关系等。
农村留守家庭的亲子关系类型识别、特征和分化
于中西部两省三县调查数据,识别出亲子关系类型,从多视角描绘其基本特征,进一步揭示其在不
同人口流动模式下的群体分化,以期为留守儿童研究奠定基础、拓展视角,并提供政策建议。
19ARK005)、 陕 西 省
* 本文系国家社科基金重点项目 “乡村振兴战略背景下农村居民家庭可持 续 生 计 研 究” (
①⑤
②
③
赵欣:《青年期亲子关系中的情绪管理》,《河北青年管理干部学院学报》2018 年第 4 期。
孟育群、李强:《建设少年儿童良好亲子关系的要素》,《教育科学》2001 年第 3 期。
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e 2007 4 pp 639-668
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回顾和理论分析做选择,认为亲子关系是一个多维的概念,是动态与静态的一,亲子依恋、亲子
沟通、亲子亲合、父母教养以及亲子冲突是评价 亲 子 关 系 的 重 要 指 标。⑦ 此 外,教 养 方 式、⑧ 父 母
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3 建立逻辑回归概率模型 未 通 过 验 证 用测试集检验模型效果 4 未 通 过 验 证
测试集客户群 2
通 过 验 证
号码A
号码B 15XXXX 15XXXX 13XXXX
按概率排序
13XXXX 15XXXX 13XXXX
存在家庭 关系概率 p1 p2 p2
通过验证
得到全体目标用户的模型效果
7
得到全体目标用户的 家庭关系概率情况 6 5
• • •
成员使用最多的终端品牌 双卡成员数量 非双卡成员数量
终端 偏好
成员基本属性
• • • • •
视频类偏好成员数量 音乐类偏好成员数量 阅读类偏好成员数量 游戏类偏好成员数量 社交类偏好成员数量
• • • • •
商务人士人数 校园学生人数 外来工人数 个体户人数 工薪阶层人数
五大客户群属性
通信特征
A与B存在 家庭关系
A
B
A
B
3人家庭拓扑结构
C
A与B存在家庭关系 A与C存在家庭关系 B与C存在家庭关系
C
B
4人家庭拓扑结构
A
D至少与A\B\C中的2 个人存在家庭关系， A\B\C\D才构成一个4 人家庭
D
B A
D C
C
B
F A
B
5人家庭拓扑结构
A
F
D C C D
19
家庭关系识别模型——家庭单元反向剔除
根据指标的权重， 计算总体数据中， 每个号码对之间存 在家庭关系的概率 根据模型效果和实 际需求，选取存在 家庭关系的号码对。
7
家庭关系识别模型——方案设计
从6个维度来识别号码对之间是否存在家庭关系
身份信息
• • 是否同一籍贯 。。。
付费关系
• • 是否存在代付关系 。。。
位置关系
• • • 基站重合度 周末基站重合 天数 。。。 • •
22
1、项目背景及思路
2、家庭关系识别模型 3、家庭单元生成 4、家庭单元属性标签
23
家庭关系识别模型——构建家庭单元属性标签
为了支撑更精准的家庭单元营销，需要对家庭单元的构建一个属性标签，用来区分不同类型的家庭单元
• • • • • •
家庭成员数 家庭平均年龄 家庭年龄结构 青幼年人数 中年人人数 老年人人数
利用 位置数据、客户资料等数据挖 掘家庭关系间的规则，识别用户间的 家庭关系
01
02
SECOND
step 家庭单元构建
基于家庭关系识别模型的结果，通过关系递推的方式实现
家庭单元的拓扑构建。
THIRD
step 家庭单元属性标签构建
03
5
为了支撑家庭产品营销体系的构建，
以识别的家庭单元为整体，构建属 性标签。
• • 新增用户速度变缓，通信市场由增 量经营进入存量经营。 智能手机广泛普及，使得移动卡仅 仅作为“流量管道商”，这样使得 用户对移动的粘性下降，被替换风 险高。
•
3
项目背景——家庭市场互联网化进程“三阶段”
家庭市场运营是通信市场发展的趋势 2020
2010
市场逐渐成熟，促使家 庭市场“能互联” 如家居智能中心、家庭 信息中心、家庭娱乐中 心、家庭商务中心等
若一个号码出现在5人家庭单元中，则该号码要从4、3、2人家庭单元剔除。
4人家庭单元按同样的递归过程进行剔除
B A F
4人家庭
D C
5人家庭
ABCDF
ABCD ABCF ABDF ACDF BCDF
3人家庭
2人家庭
ABC ABD ACD BCD
……
4人家庭
ABCD ABDC BACD BADC BBCD ……
求A+B+C+D和
用 qualify函数，和相同的家庭单元， 只保留一条记录。
qualify row_number() over (partition by sum_family order by a_usr_nbr) = 1
剔除强相关指标 生成相关系系数 矩阵 • • • 只需对数值型 变量做相关性 检查 使用R脚本计 算相关系数矩 阵 相关系数超过 0.8的指标，保 留IV值较大的
相关系数0.4-0.8 间的指标，根据 业务选择性保留
•
相关性剔除结果为：
一类地市： 二类地市：
14
家庭关系识别模型——选取入模指标
通过前面特征探索及相关性检查后，选取最后用来建模的指标 一类地市建模指标 二类地市建模指标
订购关系
是否办理万能 副卡 是否办理流量 转赠
通信关系
• • • 通话次数 通话时长 。。。
•
终端使用
近1年内是否 使用同一终端
8
家庭关系识别模型——数据准备
构建家庭关系识别数据宽表（一）——宽表一共64个字段
序号 中文名 指标名 序号 中文名 指标名
9
家庭关系识别模型——数据准备
构建家庭关系识别数据宽表（二）
sum_family1 >= sum_family2
保留 A B C
比较 sum_family1 和 sum_family2 的大小 保留 A D E
sum_family1< sum_family2
2在两种情况
2
同一个家庭单元有多种排列
二类地市：
偏度极大的指标处理。
12
家庭关系识别模型——数据探索
数据探索主要包括下面3个步骤：
数据特征探索
① 对每个指标进行分箱（等频 分箱） ② 计算每个分箱内的正、负样 本数，及箱内正样本占比。 ③ 计算指标的IV值。
指标相关性检查
选取入模指标
1
① 计算所有指标的相关系数矩 阵 ② 若两个指标间相关性大于0.8，
字段名
完整数据检查结果
二三类地市为广东省其它所有 地市。 数据时间：201704月。 共计xxx个号码对。
缺失值数 缺失比例 原因分析 量
11
家庭关系识别模型——数据质量检查
数据质量检查主要包括缺失值检查和异常值处理
不符合数据类型的异常值处理。例如： 异常值处理结果： 一类地市：
异 常 值
极大值处理。
用整体目标用户 检验模型效果
17
1、项目背景及思路
2、家庭关系识别模型 3、家庭单元生成 4、家庭单元属性标签
18
家庭关系识别模型——家庭单元的生成
家庭单元构建——家庭单元拓扑结构 根据匹配的家庭关系，分别确定2人家庭、3人家庭、4人家庭的拓扑结构如下。
有效结构
2人家庭拓扑结构
A B
无效结构
2000
多终端、多业务推动家 庭市场“能网络” 业务应用多样化，如高 清视频、音乐点播、在 线游戏、家居安防等
电脑快速普及推动家庭 用户“能上网” 产品和服务多以基础类 为主，如家庭固话、家 庭宽带、电脑等
4
项目分析思路
背景：以家宽业务为驱动，构建家庭产品营销体系
FIRST
step 家庭关 系识别
家宽模型分析汇报
PS：所有敏感数据均已删除，剩 下PPT主要保留个人观点部分
1、项目背景及思路
2、家庭关系识别模型 3、家庭单元生成 4、家庭单元属性标签
2
项目背景——家庭市场的优势 传统市场
传统产品营销
• • • • • • 主套餐 流量包 语音包 增值业务 彩铃 …
营销利润比较依 赖用户的增长
定义正样本
圈定目标用户中属 于同一家庭短号网 的号码，作为正样 本
筛选建模指标
归纳与家庭关系有 关的特征 建立宽表抽取数据， 并做数据质量检查。
识别家庭关系
筛选参与建模的指 标，采用逻辑回归 算法计算每个指标 的权重
圈定目标用户中不 属于同一家庭短号 网的号码，作为负 样本
从总体数据中抽取 样本，然后根据样 本探索每个指标的 IV值、分箱数据在 的正负样本占比趋 势等，筛选出可以 用来建模的指标
完整字段可参考：
• • • • • • • •
ARPU均值 DOU均值 流量包总订购数 套外总流量 夜间DOU均值 饱和度80%以上人数 订购家庭网的成员数量 是否已经订购家宽
24
谢 谢！
25
2
根据前两步的结果，结合实际业 务选择参与建模的指标。
3
剔除IV值较小的那个
③ 相关性在0.4-0.8之间的指标， 根据实际业务选择性保留
什么是好的数据指标？
1、IV值较高；
2、各个分箱中的箱内正样本占比呈现一
定规律性（递增、递减等）。
例如右图：
13
家庭关系识别模型——相关性检查（一类地市）
相关性检查的步骤： 将数值型指标和 分类型指标汇总
序号 中文名 指标名 序号 中文名 指标名
10
家庭关系识别模型——数据质量检查
数据质量检查主要包括缺失值检查和异常值处理
一类地市
字段名
完整数据检查结果
缺失值数 缺失比 原因分析 量 例
一类地市包括广州、深圳、 东莞、佛山。 数据时间：201704月。 共计 xxx个号码对。
缺 失 值 检 查
二三类地市
VS
家庭市场
家庭单元的营销
• 家庭网产品 • 家庭宽带/极光宽带 • 万能副卡
VS
机遇与优势
• 各个年龄层的网民渗透率都已经达 到了较高水平。尤其是50岁以上的 网民用户。形成了构建家庭网络的 基础 家庭产品周期长、价值高，并且用 户间已经形成了依托于移动号码的 网络，换号成本大，用户粘性高。
面临的问题
15
家庭关系识别模型——选取入模指标
通过前面特征探索及相关性检查后，选取最后用来建模的指标 二类地市建模指标 二类地市建模指标