[发明专利]一种基于用户行为挖掘的移动通信网流量精细化预测的方法在审
| 申请号： | 201811493635.4 | 申请日： | 2018-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN109711865A | 公开（公告）日： | 2019-05-03 |
| 发明（设计）人： | 何文杰;李文彬;粱彧;武国柱;邓玲;曾昭才;蓝澜;陈柱;李海宁;黄晓青;金红;杨满智;刘长永 | 申请（专利权）人： | 恒安嘉新（北京）科技股份公司;中国联合网络通信有限公司广东省分公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06F16/2458;G06Q10/06;G06N3/00 |
| 代理公司： | 北京市万慧达律师事务所 11111 | 代理人： | 黄玉东 |
| 地址： | 100089 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于用户行为挖掘的移动通信网流量精细化预测的方法，该方法包括：采集移动通信网核心网侧的数据，对采集的移动性管理数据和上网数据均按照每次业务事件形成完整的上网记录日志信息；基于用户的上网记录日志信息，建立涵盖用户常驻特性、用户移动特性、时段错峰特性、业务发展特性在内的多维小区特性模型，并统计出每个小区的基础数据；将基础数据进行随机森林训练分类，将小区按照用户规律、业务规律、负荷规律归纳总结成不同的类；对不同类的小区进行不同的时间序列预测模型训练，并不断校准，建立贴近实际的业务流量预测模型体系。本发明的方法有效解决了以往预测困难、预测周期长、预测与实际误差较大等系列难题。 | ||
| 搜索关键词： | 移动通信网 预测 基础数据 日志信息 用户行为 精细化 上网 小区 时间序列预测模型 采集 移动性管理 上网数据 实际误差 随机森林 小区特性 训练分类 业务发展 业务规律 业务流量 业务事件 用户移动 有效解决 预测模型 预测周期 挖掘 校准 核心网 多维 记录 归纳 涵盖 统计 | ||
【主权项】：
1.一种基于用户行为挖掘的移动通信网流量精细化预测的方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1，采集移动通信网核心网侧的数据，包含移动性管理数据及详细的上网数据，并对所述移动性管理数据和上网数据均按照每次业务事件形成完整的上网记录日志信息；步骤S2，基于用户的上网记录日志信息结合日常数据挖掘经验，设定分析周期，运用大数据技术深度加工处理，建立涵盖用户常驻特性、用户移动特性、时段错峰特性、业务发展特性在内的多维小区特性模型，并统计出每个小区的基础数据；步骤S3，将基础数据进行随机森林训练分类，依据计算的小区特性结合机器学习，把网络中的小区按照用户规律、业务规律、负荷规律归纳总结成不同的类，将拥有同样或相似特征的小区集合在一起进行流量预测模型训练；步骤S4，对不同类的小区进行不同的时间序列预测模型训练，并不断校准，建立贴近实际的业务流量预测模型体系。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于恒安嘉新（北京）科技股份公司;中国联合网络通信有限公司广东省分公司，未经恒安嘉新（北京）科技股份公司;中国联合网络通信有限公司广东省分公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811493635.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
