移动终端合约的推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种移动终端合约的推荐方法及系统。方法包括：根据历史购买每个移动终端合约的用户的特征向量，抽象出每种移动终端合约对应的至少一个特征向量，每个特征向量至少包括一个维度；获取当前用户的特征向量；计算当前用户的特征向量与抽象出的每个特征向量之间的相似度；选取与当前用户的特征向量相似的抽象出的特征向量所对应的所述移动终端合约，作为向当前用户推荐的所述移动终端合约。该方法及系统，使得推荐移动终端合约是基于历史的终端合约购买行为及用户特征实现的，不仅推荐移动终端合约的方式简单，推荐结果不依赖于营销人员的主观水平，而且由于基于当前用户的特征向量使得推荐更具针对性，因此推荐结果比较准确。

Recommendation method and system for mobile terminal contract

The invention provides a method and a system for recommending a mobile terminal contract. The method includes: according to the feature vector of the purchase history of each mobile terminal contract users, abstracted at least one feature vector for each mobile terminal contract corresponding to each feature vector, including at least one dimension; the feature vector of the current user; computing the similarity between the current user feature vector and the abstract of each feature vector; select the eigenvectors corresponding to the current user and similar abstract feature vectors of the mobile terminal to the mobile terminal contract contract, as recommended by the current user. The method and system, the mobile terminal is the terminal contract contract recommendation based on the history of purchase behavior and user characteristics to achieve, not only recommended mobile terminal contract is simple, the recommended results do not depend on the subjective level of marketing personnel, and because the feature vector based on the current user makes recommendation more targeted, therefore recommend more accurate results.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于互联网
，具体涉及一种移动终端合约的推荐方法及系统。
技术介绍
移动终端合约是目前运营商的主要产品之一，是运营商维持客户粘性，吸引客户的重要手段。为了争取最大化利益，需要尽可能准确地向用户推荐合适的移动终端合约，移动终端合约的推荐方法至关重要。目前，主要通过以下几种终端合约推荐方法：第一种：营销人员依赖经验，判断客户购买意向，进行主动推荐。第二种：营销人员按公司市场政策，将当前公司主推终端合约推荐给客户。第三种：运营商部建设大数据分析系统，对客户进行打标，如按预先定义给用户打上职业、消费水平等标签，根据用户所属的标签做简单判断，向用户推荐相应终端合约。如用户打标为学生，则向该用户推荐千元智能机+校园合约，如用户打标为行业重点客户，则向该用户推荐Iphone合约套餐。在实际应用中，第一种终端合约推荐方法完全取决于一线营销人员的水平和积极性，推荐的移动终端合约不准确。第二种终端合约推荐方法灵活性差，缺乏针对性。第三种终端合约推荐方法更多是将打标数据提供给营销人员参考，选择何种终端合约进行营销更多还是依赖营销人员主观水平，导致向客户推荐的移动合约终端准确性不高。
技术实现思路
本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提出了一种移动终端合约的推荐方法及系统。为解决上述问题之一，本专利技术提供了一种移动终端合约的推荐方法，包括：根据历史购买每个移动终端合约的用户的特征向量，抽象出每种移动终端合约对应的至少一个特征向量，每个特征向量至少包括一个维度；获取当前用户的特征向量；计算当前用户的特征向量与抽象出的每个特征向量之间的相似度；选取与当前用户的特征向量相似的抽象出的特征向量所对应的所述移动终端合约，作为向当前用户推荐的所述移动终端合约。优选地，所述选取与当前用户的特征向量相似的抽象出的特征向量所对应的所述移动终端合约，作为向当前用户推荐的所述移动终端合约，包括；判断所述当前用户的特征向量与抽象出的每个特征向量之间的相似度是否达到预设阈值，若是，则选取该抽象出的特征向量所对应的所述移动终端合约，作为向当前用户推荐的所述移动终端合约。优选地，所述根据历史购买每个移动终端合约的用户的特征向量，抽象出每种移动终端合约对应的至少一个特征向量，包括：根据多个历史移动终端合约购买行为数据，获取各自对应的移动终端合约和用户的初始特征向量；针对同一种所述移动终端合约，计算该种移动终端合约对应的所有用户的初始特征向量的平均值，选取该平均值作为该种移动终端合约对应的特征向量。优选地，计算两个所述特征向量之间的相似度，包括：计算两个所述特征向量的每个维度的均值；根据每个维度的均值修正每个所述特征向量，得到两个修正后的所述特征向量；计算修正之后的两个所述特征向量之间的相似度，作为该两个所述特征向量之间的相似度。优选地，所述计算修正之后的两个所述特征向量之间的相似度，包括：通过余弦定理计算修正之后的两个所述特征向量之间的相似度。优选地，所述特征向量的维度包括：职业、消费层次、品牌偏好、兴趣爱好、消费特征、行为轨迹、应用偏好、游戏爱好。本专利技术还提供一种移动终端合约的推荐系统，包括：抽象模块，用于根据历史购买每个移动终端合约的用户的特征向量，抽象出每种移动终端合约对应的至少一个特征向量，每个特征向量至少包括一个维度；获取模块，用于获取当前用户的特征向量；计算模块，用于计算当前用户的特征向量与抽象出的每个特征向量之间的相似度；选取模块，用于选取与当前用户的特征向量相似的抽象出的特征向量所对应的所述移动终端合约，作为向当前用户推荐的所述移动终端合约。优选地，所述选取模块，还用于判断所述当前用户的特征向量与抽象出的每个特征向量之间的相似度是否达到预设阈值，若是，则选取该抽象出的特征向量所对应的所述移动终端合约，作为向当前用户推荐的所述移动终端合约。优选地，所述抽象模块包括：获取单元，用于根据多个历史移动终端合约购买行为数据，获取各自对应的移动终端合约和用户的初始特征向量；第一计算单元，用于针对同一种所述移动终端合约，计算该种移动终端合约对应的所有用户的初始特征向量的平均值，选取该平均值作为该种移动终端合约对应的特征向量。优选地，计算模块包括：第二计算单元，用于计算两个所述特征向量的每个维度的均值；修正单元，用于根据每个维度的均值修正每个所述特征向量，得到两个修正后的所述特征向量；第三计算单元，用于计算修正之后的两个所述特征向量之间的相似度，作为该两个所述特征向量之间的相似度。优选地，所述第三计算单元，用于通过余弦定理计算修正之后的两个所述特征向量之间的相似度。优选地，所述特征向量的维度包括：职业、消费层次、品牌偏好、兴趣爱好、消费特征、行为轨迹、应用偏好、游戏爱好。本专利技术具有以下有益效果：本专利技术提供的移动终端合约的推荐方法及系统，通过对历史购买每个移动终端合约的用户的特征向量进行抽象，从而得到每种移动终端合约对应的至少一个特征向量，并在进行移动终端合约推荐时，通过计算当前用户的特征向量与抽象出的每个特征向量之间的相似度，进而选取与当前用户的特征向量相似的抽象出的特征向量所对应的所述移动终端合约，作为向当前用户推荐的所述移动终端合约，使得推荐移动终端合约是基于历史的终端合约购买行为及用户特征实现的，不仅推荐移动终端合约的方式简单，推荐结果不依赖于营销人员的主观水平，而且由于基于当前用户的特征向量使得推荐更具针对性，因此推荐结果比较准确。附图说明图1为本专利技术实施例1提供的移动终端合约的推荐方法的流程图；图2为本专利技术实施例2提供的移动终端合约的推荐方法中的步骤S1的流程图；图3为本专利技术实施例3提供的移动终端合约的推荐方法中计算两个特征向量的相似度的流程图；图4为本专利技术实施例4提供的移动终端合约的推荐系统的原理框图；图5为本专利技术实施例5提供的移动终端合约的推荐系统中抽象模块的原理框图；图6为本专利技术实施例6提供的移动终端合约的推荐系统中计算模块的原理框图。具体实施方式为使本领域的技术人员更好地理解本专利技术的技术方案，下面结合附图来对本专利技术提供的移动终端合约的推荐方法及系统进行详细描述。实施例1图1为本专利技术实施例1提供的移动终端合约的推荐方法的流程图；请参阅图1，本实施例提供的移动终端合约的推荐方法包括：S1，根据历史购买每个移动终端合约的用户的特征向量，抽象出每种移动终端合约对应的至少一个特征向量，每个特征向量至少包括一个维度。其中，所述特征向量的维度包括：职业、消费层次、品牌偏好、兴趣爱好、消费特征、行为轨迹、应用偏好、游戏爱好。每一个维度可以根据需要设定不同类型为不同的值。例如，以向量的每个维度即为描述客户行为的要素，如：CustomerA＝(ElementA1,ElementA2...ElementAn)；例如，ElementA1可以表示客户月消费情况：取值可以为客户实际月消费金额；ElementA2可以表示客户评级：取值为按VIP客户、集团客户的关键人物等属性由客户经理进行评分；ElementA3可以表示客户应用偏好，其可以根据上网行为数据分析得出，如微信(取值1)，微博(取值2)等。另外，历史购买每个终端合约的用户均会有一定的特征，因此，历史购买的每种终端合约的用户均会对应一个特征向量，而购买同一类型的终端合约的用户可本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种移动终端合约的推荐方法，其特征在于，包括：根据历史购买每个移动终端合约的用户的特征向量，抽象出每种移动终端合约对应的至少一个特征向量，每个特征向量至少包括一个维度；获取当前用户的特征向量；计算当前用户的特征向量与抽象出的每个特征向量之间的相似度；选取与当前用户的特征向量相似的抽象出的特征向量所对应的所述移动终端合约，作为向当前用户推荐的所述移动终端合约。

【技术特征摘要】
1.一种移动终端合约的推荐方法，其特征在于，包括：根据历史购买每个移动终端合约的用户的特征向量，抽象出每种移动终端合约对应的至少一个特征向量，每个特征向量至少包括一个维度；获取当前用户的特征向量；计算当前用户的特征向量与抽象出的每个特征向量之间的相似度；选取与当前用户的特征向量相似的抽象出的特征向量所对应的所述移动终端合约，作为向当前用户推荐的所述移动终端合约。2.根据权利要求1所述的移动终端合约的推荐方法，其特征在于，所述选取与当前用户的特征向量相似的抽象出的特征向量所对应的所述移动终端合约，作为向当前用户推荐的所述移动终端合约，包括；判断所述当前用户的特征向量与抽象出的每个特征向量之间的相似度是否达到预设阈值，若是，则选取该抽象出的特征向量所对应的所述移动终端合约，作为向当前用户推荐的所述移动终端合约。3.根据权利要求1所述的移动终端合约的推荐方法，其特征在于，所述根据历史购买每个移动终端合约的用户的特征向量，抽象出每种移动终端合约对应的至少一个特征向量，包括：根据多个历史移动终端合约购买行为数据，获取各自对应的移动终端合约和用户的初始特征向量；针对同一种所述移动终端合约，计算该种移动终端合约对应的所有用户的初始特征向量的平均值，选取该平均值作为该种移动终端合约对应的特征向量。4.根据权利要求1所述的移动终端合约的推荐方法，其特征在于，计算两个所述特征向量之间的相似度，包括：计算两个所述特征向量的每个维度的均值；根据每个维度的均值修正每个所述特征向量，得到两个修正后的所述特征向量；计算修正之后的两个所述特征向量之间的相似度，作为该两个所述特征向量之间的相似度。5.根据权利要求4所述的移动终端合约的推荐方法，其特征在于，所述计算修正之后的两个所述特征向量之间的相似度，包括：通过余弦定理计算修正之后的两个所述特征向量之间的相似度。6.根据权利要求1至5中任一权利要求所述的移动终端合约的推荐方法，其特征在于，所述特征向量的维度包括：职业、消费层次、品牌偏好、兴...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁鼎，赵锐，
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