[发明专利]一种流量策略推荐方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及流量推荐技术，尤其涉及一种流量策略推荐方法及装置。

背景技术

流量经营，是运营商在移动互联网时代中业务的主要经营方向，也是移动业务创新及存量客户保有的重要手段。随着移动互联网的普及和大数据的飞速发展，流量的应用范围从最初的“QQ”、“浏览器”等，已扩展到现今“购物类”、“旅游类”、“理财类”、“社交类”等众多移动终端APP应用类别。移动终端APP应用的丰富与发展，提升了终端用户的流量需求。然而，类别繁多且复杂的各类APP应用对用户流量需求的影响，给运营商向用户推荐合理的流量套餐提出了挑战。

现有的流量套餐推荐方法，运营商通常以用户的主叫语音通话时长以及流量使用情况作为切入点，应用logistic回归、关联分析、决策树等算法，分析用户自身的实际使用流量与现有流量套餐之间的匹配性，通过量化用户自身的实际使用流量与现有流量套餐之间的“距离”，从而向用户推荐较为合理的流量套餐。然而，这样会存在两个问题：一个是由于互联网和大数据的风向标的变化多端，以及移动终端如手机APP应用的迅速发展，传统模型不能精确的从APP应用中挖掘用户的流量需求，从而不能实现流量套餐适配度的提升；另一个是由于传统模型是基于用户基本特征构建的静态模型，不能实现模型的动态跟踪以及模型的自适应调优。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例期望提供一种流量策略推荐方法及装置，能够准确获知用户的流量需求，从而向用户推荐合理的流量策略。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

本发明实施例提供了一种流量策略推荐方法，所述方法包括：

根据用户对各类APP应用的使用情况参数，构建用户对各类APP应用的使用情况对用户流量需求的第一影响参数；

根据用户基本使用信息参数，构建用户基本使用信息对用户流量需求的第二影响参数；

根据所述第一影响参数、第二影响参数，建立预测用户流量需求的目标函数；

根据所述目标函数预测用户流量需求，向用户推荐流量策略。

上述方案中，所述方法还包括：

根据所述目标函数的历史预测效果，对所述目标函数进行优化。

上述方案中，所述使用情况参数包括月均使用次数、月均使用时长、月均使用流量、当月与上月之间使用次数变化幅度、当月与上月之间使用时长变化幅度、当月与上月之间使用流量变化幅度；

所述基本消费信息参数至少包括如下一种：月均使用话费、当月通话时长、当月使用流量、当月联系联系人列表中的联系人的数量、联系人列表中每个联系人当月平均使用流量、联系人列表中每个联系人对各类APP应用的使用情况参数。

上述方案中，所述根据用户对各类APP应用的使用情况参数，构建用户对各类APP应用的使用情况对用户流量需求的第一影响参数，包括：

根据用户对各类APP应用的使用情况参数，获取用户对各类APP应用的偏好指标；所述偏好指标包括偏好权重、当月与上月之间偏好权重变化幅度；

根据用户对各类APP应用的偏好指标、用户对各类APP应用的使用情况参数中的流量使用情况参数，构建用户对各类APP应用的使用情况对用户流量需求的第一影响参数；所述流量使用情况参数包括月均使用流量、当月与上月之间使用流量变化幅度。

上述方案中，所述向用户推荐流量策略，包括：

若所述预测的用户流量大于用户当月的实际使用流量、且准备推荐的流量策略的费用小于所述超出流量的费用，则将所述流量策略推荐给所述用户；所述超出流量是指所述预测的用户流量与所述实际使用流量的差值。

本发明实施例还提供了一种流量策略推荐装置，所述装置包括：参数构建模块、目标函数建立模块、推荐模块；其中，

所述参数构建模块，用于根据用户对各类APP应用的使用情况参数，构建用户对各类APP应用的使用情况对用户流量需求的第一影响参数；根据用户基本使用信息参数，构建用户基本使用信息对用户流量需求的第二影响参数；

所述目标函数建立模块，用于根据所述第一影响参数、第二影响参数，建立预测用户流量需求的目标函数；

所述推荐模块，用于根据所述目标函数预测用户需求流量，向用户推荐流量策略。

上述方案中，所述装置还包括：优化模块，用于根据所述目标函数的历史预测效果，对所述目标函数进行优化。