一种应用于移动网络的用户相似性评估方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术的实施例提供一种应用于移动网络的用户相似性评估方法及装置，涉及通信技术领域，能够有效地评估移动网络的用户相似性。该方法包括：基于用户行为数据，构建用户的特性向量；根据所述特性向量，利用第一预设规则，计算不同用户之间的相似度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及通信
，尤其涉及一种应用于移动网络的用户相似性评估方法 及装置。
技术介绍
通常，我们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类，以达到更好地理解研 究对象的目的。聚类结果要求组内对象相似性较高，组间对象相似性较低。在对于用户的研 究中，很多问题可以借助聚类分析来解决，比如，语音业务和数据业务使用情况分类问题、 网页的点击行为关联性问题以及用户分类问题等等。 随着移动网络竞争进一步加剧，针对用户的个性化营销和网络精细化管理的趋势 愈加明显。用户聚类是移动网络中针对用户的个性化营销和网络精细化管理的基础，而用 户相似性又是用户聚类的基础。因此，在移动网络中对用户相似性的评估就变得愈发重要。 在移动网络中，目前还不存在用户相似性评估的相关方式方法，因此，无法利用用 户相似性来评估用户群分布，即无法利用用户相似性实现用户聚类，进而根据用户聚类完 成针对用户的个性化营销和网络精细化管理。
技术实现思路
本专利技术的实施例提供一种应用于移动网络的用户相似性评估方法及装置，解决了 目前在移动网络中无法有效进行用户相似性评估的问题。 为达到上述目的，本专利技术的实施例采用如下技术方案： 本专利技术实施例提供一种应用于移动网络的用户相似性评估方法，包括： 基于用户行为数据，构建用户的特性向量； 根据所述特性向量，利用第一预设规则，计算不同用户之间的相似度，以便于根据 所述相似度进行用户聚类分析，生成至少两类用户群，进而建立移动网络与各类用户群之 间的关联关系。 所述方法还包括： 基于至少两个特性向量，计算用户的综合特性向量； 根据所述用户的综合特性向量，利用第二预设规则，计算不同用户之间的综合相 似度，以便于根据所述综合相似度进行用户聚类分析。 所述基于至少两个特性向量，计算用户的综合特性向量，包括： 分别计算所述至少两个特性向量的归一化向量； 对每一个特性向量的归一化向量进行加权处理，得到用户的综合特性向量。 所述特性向量为业务特性向量、小区轨迹向量或无线事件向量； 其中，若所述特性向量为所述业务特性向量，则所述相似度为业务相似度；若所述 特性向量为小区轨迹向量，则所述相似度为小区轨迹相似度；若所述第一特性向量为无线 事件向量，则所述相似度为无线事件相似度。 本专利技术实施例提供一种用户相似性评估装置，所述装置应用于移动网络，所述装 置包括： 构建单元，用于基于用户行为数据，构建用户的特性向量； 计算单元，用于根据所述构建单元构建的所述特性向量，利用第一预设规则，计算 不同用户之间的相似度，以便于根据所述相似度进行用户聚类分析，生成至少两类用户群， 进而建立移动网络与各类用户群之间的关联关系。 所述计算单元，还用于基于至少两个特性向量，计算用户的综合特性向量，以及还 用于根据所述用户的综合特性向量，利用第二预设规则，计算不同用户之间的综合相似度， 以便于根据所述综合相似度进行用户聚类分析。 所述计算单元，具体用于分别计算所述至少两个特性向量的归一化向量，以及具 体用于对每一个特性向量的归一化向量进行加权处理，得到用户的综合特性向量。 所述特性向量为业务特性向量、小区轨迹向量或无线事件向量； 其中，若所述特性向量为所述业务特性向量，则所述相似度为业务相似度；若所述 特性向量为小区轨迹向量，则所述相似度为小区轨迹相似度；若所述第一特性向量为无线 事件向量，则所述相似度为无线事件相似度。 本专利技术实施例提供一种应用于移动网络的用户相似性评估方法及装置，用户相似 性评估装置基于用户行为数据，构建用户的特性向量，然后根据该特性向量，利用第一预设 规则，计算不同用户之间的相似度，这样可以通过不同用户之间的相似度，形成用户聚类， 评估移动网络中某方面的用户群分布情况，进而建立了移动网络与各类用户群之间的关联 关系，一方面有利于掌握移动用户群体感知和动向，另一方面有利于掌握移动网络瓶颈区 域和潜在问题。【附图说明】 为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以 根据这些附图获得其他的附图。 图1为本专利技术实施例的用户相似性评估方法流程示意图一； 图2为本专利技术实施例的用户相似性评估方法流程示意图二； 图3为本专利技术实施例的用户相似性评估方法流程示意图三； 图4为本专利技术实施例的用户相似性评估装置结构示意图。【具体实施方式】 下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完 整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于 本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他 实施例，都属于本专利技术保护的范围。 另外，本文中术语"和/或"，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在 三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情 况。另外，本文中字符"/"，一般表示前后关联对象是一种"或"的关系。 当本专利技术实施例提及"第一"、"第二"等序数词时，除非根据上下文其确实表达顺 序之意，否则应当理解为仅仅是起区分之用。 本文中描述的各种技术可用于各种通信系统中，例如全球移动通信系统（GSM， global system for mobile communications)，码分多址（CDMA，code division multiple access)系统，时分多址（TDMA，time division multiple access)系统，宽带码分多 址（WCDMA，wideband code division multiple access wireless)，频分多址（FDMA， frequency division multiple addressing)系统，正交频分多址（OFDMA，orthogonal frequency-division multiple access)系统，单载波 FDMA (SC-FDMA)系统，通用分组无线 业务（GPRS，general packet radio service)系统，长期演进（LTE，long term evolution) 系统，以及其他此类通信系统。 实施例一 本专利技术提供一种应用于移动网络的用户相似性评估方法，如图1所示，该方法包 括： S101、用户相似性评估装置基于用户行为数据，构建用户的特性向量。 其中，用户行为数据至少包括该用户的呼叫记录数据和投诉数据。 具体的，投诉数据是指用户投诉其在使用用户设备进行相关业务时发现的某些问 题，例如，用户使用其用户设备进行语音业务时发现的信号差、通话语音信号模糊的相关数 据，或者用户投诉其在使用用户设备进行分组数据业务时发现的速度慢、无法使用分组数 据业务的相关数据。 需要说明的是，本专利技术实施例中的用户的特性向量为用户相似性评估装置根据实 际需求构建的向量，对于该特性向量具体用于表征用户在移动网络中的哪一方面的特征， 本专利技术实施例不做具体限定。 优选的，本专利技术实施例中的特性向量为用户的业务特性向量、小区轨迹向量或本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种应用于移动网络的用户相似性评估方法，其特征在于，包括：基于用户行为数据，构建用户的特性向量；根据所述特性向量，利用第一预设规则，计算不同用户之间的相似度，以便于根据所述相似度进行用户聚类分析，生成至少两类用户群，进而建立移动网络与各类用户群之间的关联关系。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张成强，乔金剑，李荣，曹晓冬，史文祥，龙青良，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11