[发明专利]一种区域实时客流来源分析方法及装置

说明书

本发明实施例公开了一种区域实时客流来源分析方法及装置，方法包括：获取预设时间段的用户位置数据生成位置快照信息；根据位置快照信息获知用户当前所在的基站小区，将热点区域与基站小区进行拟合，得到热点区域与基站小区的映射表；根据位置快照信息和映射表对区域实时客流进行统计，建立用户常驻地模型，将统计结果输入用户常驻地模型，得到区域实时客流的来源。通过小区拟合，对区域实时客流进行统计，并建立用户常驻地模型分析得到区域实时客流的来源，是基于移动通信信令数据，而不是依赖于传统的人工统计或少数区域的单点采集，实现对区域实时客流来源地的完整判断和准确分析，数据覆盖广、采集成本低、时间短、效率高且结果可靠。

技术领域

本发明实施例涉及移动通信技术领域，具体涉及一种区域实时客流来源分析方法及装置。

背景技术

在移动通信领域之外，目前尚缺乏对区域实时客流来源的可靠分析方案。一些旅游景点，采用的是事后根据票务信息、景点身份证读卡信息、旅行团报名信息来粗略统计客流的来源；一些交通枢纽/站点，可以大致根据票务信息来统计到站客流的来源，但对于离站的客流，基本上没有有效的统计和判断方法；对于一些商圈客流，使用较多的是问卷调查等方法来统计和确认客流来源。移动通信领域内，目前使用的技术主要是通过模型训练，得到用户的区县级居住地，以居住地作为客流的来源地。

移动通信领域外使用的是传统的客流来源统计分析方法，周期长、成本高、数据覆盖面小、更新频率低，且易于出错。移动通信领域内目前所使用的基于模型训练的用户居住地客流来源判断方法，有一定的合理性，该技术方案依赖于事先根据数天的数据来训练得到居住地表，对于刚漫入本地的国外/境外用户、省外用户和临时过境客流，存在分析“漏洞”，对于本地用户漫游到省外/境外后再次回到本地的情况，再根据前期训练得到的居住地表分析则可能对来源存在误判。

发明内容

由于现有方法存在上述问题，本发明实施例提出一种区域实时客流来源分析方法及装置。

第一方面，本发明实施例提出一种区域实时客流来源分析方法，包括：

获取预设时间段的用户位置数据，并根据所述用户位置数据生成位置快照信息；

根据所述位置快照信息获知用户当前所在的基站小区，将热点区域与所述基站小区进行拟合，得到热点区域与所述基站小区的映射表；

根据所述位置快照信息和所述映射表对区域实时客流进行统计，得到统计结果；

建立用户常驻地模型，将所述统计结果输入所述用户常驻地模型，得到区域实时客流的来源。

可选地，所述获取预设时间段的用户位置数据，并根据所述用户位置数据生成位置快照信息，具体包括：

通过集群从共享层实时接入全省的2G/3G/4G全量外部数据表示法xDR话单数据到大数据平台，以五分钟为一个时间切片，获取最近五分钟的xDR话单数据；

从所述五分钟的xDR话单数据中抽取时间、手机号码和小区通用网关接口CGI关键信息，过滤预设字段，得到精简的xDR话单数据；

对所述精简的xDR话单数据以手机号码为key，进行不同接口话单之间的关联和排序，根据手机号码的号段表回填各号码的归属地，并根据物联网号段信息标记物联网卡号码，生成用户每一个五分钟的位置快照信息。

可选地，所述将热点区域与所述基站小区进行拟合，具体包括：

若判断获知所述基站小区的经纬度位于所述热点区域内部，则确定所述基站小区为热点区域覆盖小区；

若判断获知所述基站小区的经纬度位于所述热点区域外部，则根据机器学习的区域与基站小区拟合算法进行判断。

可选地，所述机器学习的区域与基站小区拟合算法具体包括：

通过数据分析，建立信号强度预测模型；