[发明专利]一种养卡识别方法、系统及装置

权利要求书

1.一种养卡识别方法，其特征在于，包括：

对目标用户群进行特征分析，所述特征分析包括消费特征分析、关于业务渠道的产品特征分析，以及通信特征分析至少之一；

根据所述特征分析的结果，从目标用户群中识别养卡用户群；

其中，所述对目标用户群进行特征分析，包括：对各用户进行产品特征分析，得到产品异常用户群；

对各用户进行产品特征分析，得到产品异常用户群中，满足以下条件时，所述用户属于产品异常用户群包括：当单渠道单业务办理量的用户数与单渠道消费异常用户群的用户数比值高于办理量阈值时，则所述渠道下的消费异常用户群业务集中办理率异常；当单渠道单业务受理量与所述渠道单业务所消耗的总工作天数的比值小于办理密度阈值时，则所述渠道下的消费异常用户群业务办理密度异常；当所述消费异常用户群的业务集中办理率异常且所述业务办理密度异常的业务量超过第三阈值时，则所述所述消费异常用户群为疑似产品异常用户群；当所述疑似产品异常用户中单用户业务集中办理率超过第四阈值、业务办理密度超过第五阈值、业务数量超过第六阈值，则所述用户属于产品异常用户群。

2.根据权利要求1所述的养卡识别方法，其特征在于，所述目标用户群不包括：集团用户、和/或固话用户，和/或流量低于阈值且无省际漫游的用户。

3.根据权利要求1所述的养卡识别方法，其特征在于，所述对目标用户群进行特征分析，还包括：

对各用户进行消费特征分析，得到消费异常用户群；

对各用户进行通信特征分析，得到通信异常用户群。

4.根据权利要求3所述的养卡识别方法，其特征在于，

所述对各用户进行消费特征分析，包括：对所述目标用户群进行消费特征分析；

所述对各用户进行产品特征分析，包括：对所述消费异常用户群进行产品特征分析；

所述对各用户进行通信特征分析，包括：对所述产品异常用户群进行通信特征分析；

所述根据所述特征分析的结果，从目标用户群中识别养卡用户群，包括：

将所述通信异常用户群作为养卡用户群。

5.根据权利要求3或4所述的养卡识别方法，其特征在于，所述对各用户进行消费特征分析，得到消费异常用户群中，满足以下条件时，所述用户属于消费异常用户群：

当返费占比高于返费阈值时，则所述返费占比异常；和/或

用户归属渠道下具有消费相似用户群、月租相似用户群和返费相似用户群；和/或

当短信和彩信的计费低于短彩信阈值时，则短彩信异常；和/或

当主被叫时长低于时长阈值，以及主被叫次数低于次数阈值时，则呼叫异常；和

当返费占比异常的用户数量占所述目标用户群的比例大于第一阈值时，或者是当消费相似用户群、月租相似用户群和返费相似用户群的用户数量占所述目标用户群的比例大于第二阈值时。

6.根据权利要求3或4所述的养卡识别方法，其特征在于，对各用户进行通信特征分析，得到通信异常用户群中，满足以下条件时，所述用户属于通信异常用户群包括：

当单渠道对端通话的入网渠道前若干名的总通话次数与单渠道总通话次数比值大于对端入网渠道阈值时，则对端入网渠道异常；和/或

当单渠道对端通话号码的前若干位相同或为连号的总通话次数与单渠道中通话次数的比值大于对端号码段阈值时，则对端通话号码号段异常；和/或

当单渠道通信基站的前若干名通信次数与单渠道总通信次数的比值大于通信基站集中度阈值时，则通信集中度异常；和/或

当单渠道黑名单渠道通信次数与单渠道总通信次数的比值大于通信对端集中度阈值时，则通信对端集中度异常；和/或

当单渠道通信黑名单基站通信次数与单渠道总通信次数的比值大于通信黑名单基站集中度阈值时，则通信黑名单集中度异常；和

当单渠道每次通话时长位于预设时长范围内时，则通信时长异常。