[发明专利]一种基于Mc接口信令的潜在集团客户识别方法在审
申请号: | 201410371097.7 | 申请日: | 2014-07-30 |
公开(公告)号: | CN104244314A | 公开(公告)日: | 2014-12-24 |
发明(设计)人: | 王广善;赵黎明 | 申请(专利权)人: | 北京拓明科技有限公司 |
主分类号: | H04W24/08 | 分类号: | H04W24/08 |
代理公司: | 北京天悦专利代理事务所(普通合伙) 11311 | 代理人: | 田明;张海秀 |
地址: | 100083 北京市海*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 mc 接口 潜在 集团 客户 识别 方法 | ||
1.一种基于Mc接口信令的潜在集团客户识别方法,包括以下步骤:
(1)采集Mc接口信令数据,获取用户工作时间段的位置信息和通话信息;所述位置信息包括用户所在的位置区编码LAC和基站扇区CI,所述通话信息包括通话时间、通话时长和对端号码;
(2)根据所述位置信息和通话信息识别出用户中的室内稳定用户;
(3)根据所述通话信息计算室内稳定用户间的亲邻度,并根据亲邻度进行室内稳定用户所属移动社交网络圈的划分;所述亲邻度用于衡量两个用户之间的共同联系人的数量;
(4)根据所述通话信息计算同一移动社交网络圈中每个用户的交往指数,将交往指数大于设定交往指数阈值的用户判定为该移动社交网络圈中的潜在集团用户;所述交往指数用于衡量用户与其通话对象之间通信亲密程度,用户的交往指数为该用户与其所有通话对象之间的交往指数之和。
2.如权利要求1所述的一种基于Mc接口信令的潜在集团客户识别方法,其特征在于:步骤(2)中,根据位置信息和通话信息识别出用户中的室内稳定用户的方式为:
(2-1)识别出用户中的稳定用户,识别方式为:
设在一设定时间段D中,某用户u在工作时间段t内在某小区L内出现通话的天数为T,在该设定时间段D中的某天d的工作时间段t内在小区L的通话次数为n;该用户在某天d的工作时间段t内在所有小区的通话次数为sum_n;
在满足以下条件(1)时,用户u为在小区L内的某天d中工作时间段t内的稳定用户:
n>sum_n/k (1)
其中,k为条件(1)的判定系数,k为正整数;
设用户u在设定时间段D中满足条件(1)的天数为D′,则在满足以下条件(2)时,用户u为小区L内的稳定用户:
D′>T/m (2)
其中,m为条件(2)的判定系数,m为正整数;
(2-2)在识别出的稳定用户中符合以下任意一条的用户为室内稳定用户:
a.占用室分小区的室内用户;
b.占用过宏站小区且占用过室分小区的室内用户;
c.只占用宏站小区且占用宏站小区的时长大于设定阈值的室内用户。
3.如权利要求1所述的一种基于Mc接口信令的潜在集团客户识别方法,其特征在于:步骤(3)中,计算室内稳定用户间亲邻度的方式为:
(3-1)识别出室内稳定用户中的全联通用户集合,将全联通用户集合初步划分为同一移动社交网络圈;所述全联通用户集合是指能够直接或者间接进行通信联系的用户集合;
(3-2)计算初步划分为同一移动社交网络圈的全联通用户集合中用户之间的亲邻度,计算公式为:
亲邻度=共同联系人数+共同联系人之间的边数
其中,共同联系人之间的边数是指两个用户之间的所有共同联系人之间的共同联系人个数。
4.如权利要求3所述的一种基于Mc接口信令的潜在集团客户识别方法,其特征在于:步骤(3)中,根据亲邻度进行室内稳定用户所属移动社交网络圈划分的方式为:
选取亲邻度最高的q对用户为核心用户,分别计算核心用户之外的其它室内稳定用户与每对核心用户的亲邻度之和,并将亲邻度之和大于设定阈值f的用户划分到亲邻度之和最大的一对核心用户所在的移动社交网络圈。
5.如权利要求3所述的一种基于Mc接口信令的潜在集团客户识别方法,其特征在于:步骤(3-1)与步骤(3-2)之间还包括,计算设定时间段D内全联通用户集合中用户的交往指数,并根据用户的交往指数对初步划分为同一移动社交网络圈的全联通用户进行过滤,过滤的方式为:
1)计算在设定时间段D内全联通用户集合中每个用户的交往指数,得到集合中所有用户的交往指数之和;用户与其某通话对象的交往指数计算公式为:
交往指数Exp=X×call_freq+Y×call_dur+Z×call_counts
其中,call_freq、call_dur、call_counts分别表示用户与其某通话对象之间在设定时间段D内的通话频度、通话时长和通话次数,X、Y、Z分别为通话频度、通话时长和通话次数的权重系数,X+Y+Z=1;
2)过滤掉交往指数之和小于设定指数的全联通用户集合。
6.如权利要求5所述的一种基于Mc接口信令的潜在集团客户识别方法,其特征在于:步骤2)中,所述设定指数根据现有集团用户中的全联通用户集合中所有用户的交往指数之和进行设定。
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