[发明专利]一种基于基站小区的目标客户样本选取方法及系统在审

专利信息
申请号: 201610031656.9 申请日: 2016-01-15
公开(公告)号: CN105722025A 公开(公告)日: 2016-06-29
发明(设计)人: 李慧;鲁琳;苏茂金;冯烨;王成刚;肖国彪;郭维;闫猛;韦炜;陈例圆;定勇;付金山;于佳琪 申请(专利权)人: 中国联合网络通信有限公司广东省分公司;北京思特奇信息技术股份有限公司
主分类号: H04W4/02 分类号: H04W4/02;H04W16/22;H04W24/00
代理公司: 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 代理人: 杨立
地址: 510627 广东省广州市*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 基站 小区 目标 客户 样本 选取 方法 系统
【说明书】:

技术领域

本发明涉及一种基于基站小区的目标客户样本选取方法及系统。

背景技术

随着移互联网的迅速普及和信息技术的迅速发展,加速了经济信息化和经济全球化的进程,改变了传统的商业竞争模式.,同时也催生“大数据时代”的到来。在大数据时代,数据管理和应用能力成为企业的核心竞争力,企业需要将核心信息数据应用融入到企业运营体系,通过大数据分析支撑企业管理和业务运营。在大数据时代,运营商必须以科学的管理方法和先进的信息技术从海量的宝贵数据中进行深层次的分析和挖掘,从中发现与客户消费行为相关的有价值的、有规律的信息,充分满足电信运营商以客户为导向、精确化营销的经营理念。只有这样才能凭借大数据东风拥抱互联网、电子商务,在大数据市场占据一席之地。

大数据在选址分析决策支持方面为应用要求数据服务提供商,提供具备前端可快速准确定位与某分析位置相关的电信用户样本人群的前置能力。在电子地图平台的支持下,为用户提地图区域到样本用户的关联。

现有技术一的技术方案:

基于GPS定位:

目前很多应用尤其是移动互联网应用在基于位置的客户选取上,往往选择基于GPS信息实现。这种技术通过记录客户的GPS信息,形成位置与时间的对应关系,并形成客户个体的位置行为轨迹。通过选择单点位置或区域,圈定选取对应的客户群体。

现有技术二的技术方案:

基于COO定位:

COO是一种单基站定位,即根据设备当前连接的蜂窝基站的位置来确定设备的位置。那么很显然,定位的精度就取决于蜂窝小区的半径。在基站密集的城市中心地区,通常会采用多层小区,小区划分的很小,这时定位精度可以达到50M以内;而在其他地区,可能基站分布相对分散,小区半径较大,可能达到几千米,也就意味着定位精度只能粗略到几千米,从原理上我们可以看出,COO定位其精度是不太确定的。但是这却是GSM网络中的移动设备最快捷、最方便的定位方法,因为GSM网络端以及设备端都不需要任何的额外硬件投入。在一般的设备中,可能都存在一个类似如下的GetCurrentCellID()方法的接口来提供当前GSM蜂窝基站ID:CellID=GetCurrentCellID();通过这个接口获取到CellID后,我们还需要根据这个CellID查出该蜂窝基站所在的具体地理坐标。这时,我们可能就需要调用一些包含[CellID,地理坐标]对应关系的外部数据以确定相应的地理坐标。

使用COO定位技术,采集基站数据,通过基站的辐射范围以及在特定时间段,在此基站的用户注册信息,来判定客户的位置轨迹,从而实现基于位置的客户选取。

发明内容

经研究发现,基于GPS定位存在以下的缺点:

基于GPS的客户选取技术的缺点有二。第一,手机终端的GPS模块需要用户赋予相应的权限并通过应用触发,才能实现位置信息的记录,故客户位置信息及轨迹无法连续采集,造成客户群体选择时,将会遗漏。第二,GPS信号的接收也会受到诸多的限制,例如在室内、隧道、地下停车场、高楼区域等有可能阻挡对空视线的地区,GPS无法实现搜星定位;金属成分过多的太阳膜,会对GPS的搜星性能起很大的屏蔽作用,有可能严重降低GPS的搜星性能,甚至无法搜星等等。

而基于COO定位存在以下的缺点:

此技术最大的确定在于,在实际的使用场景中,使用者划定的位置区域并不能与基站覆盖的范围完全吻合,这就造成选取出的客户数量的精准度很低。

针对以上基于基站信息的客户选取方案的缺点,本专利通过模型计算、确定基站小区扇区是否落在监测区域平面中,判定小区是否纳入目标样本用户采集基站来源,解决了这一问题。

本发明所要解决的技术问题是,针对现有技术中客户选取方案的缺点,提供一种通过使用移动通信基站信息,实现客户的实时在线数据的采集;通过模型计算、确定基站小区扇区是否落在监测区域平面中,判定小区是否纳入目标样本用户采集基站来源的基于基站小区的目标客户样本选取方法及系统。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下:一种基于基站小区的目标客户样本选取方法,具体包括以下步骤:

步骤1:在电子地图中根据需监测地区绘制一个闭合多边形,并确定一个以所述闭合多边形为中心的监测区域;

步骤2:在基站库表中查找监测区域内的所有基站,得到相关基站,所有相关基站构成相关基站集,并获取所有相关基站的扇形覆盖区域;

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