基于时间的用户模型需求分析方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于时间的用户模型需求分析方法及系统，通过获取用户在预设时间内的消费记录，根据用户的消费记录，分析出用户的需求，得出用户在不同时间的消费模型，从而根据用户模型，获取与所述用户模型匹配的推荐业务，再将推荐业务发送给用户本发明专利技术所提供的方法和系统能够基于电信用户的时间、用户已有的业务持有量以及历史的消费记录，给用户推荐业务，从而达到有效分析电信用户的真实需求，达到精准营销的目的。

Time-based User Model Requirement Analysis Method and System

The invention provides a time-based user model requirement analysis method and system. By acquiring the user's consumption record in the preset time, according to the user's consumption record, the user's demand is analyzed, and the user's consumption model at different time is obtained. According to the user model, the recommendation service matching the user model is obtained, and then the recommendation service is sent to the user. The method and system provided by the invention can recommend services to the users based on the time of the telecommunication users, the existing business holdings of the users and the historical consumption records, so as to effectively analyze the real needs of the telecommunication users and achieve the purpose of accurate marketing.

【技术实现步骤摘要】
基于时间的用户模型需求分析方法及系统
本专利技术涉及互联网数据处理
，特别涉及一种基于时间的用户模型需求分析方法及系统。
技术介绍
近年来，随着移动通信行业的高速发展，其竞争日趋白热化，各大通讯运营商面临投资边际效益递减、增量不增收的尴尬局面。电信企业除了积极寻求创新外，还亟须引导“消费升级”，使用户逐步向高端转化。通过挖掘存量市场，对自身资源、用户进行整合分析，有针对性地向用户提供更具个性化的产品和服务，来提升企业竞争力。为了达到这一目的，各电信运营商均加强了数据分析和应用方面的投入，建设数据采集、分析以及应用系统，但是存在不少问题：拥有众多基础平台管理数据，导致数据凌乱分散，客户及营销资源管理混乱；没有科学的客户行为分析手段，无法确定目标客户群体，只能盲目地普遍营销，成功率低；也无法对进一步精细化营销提供参考依据；不能准确的分析用户数据，得到用户需求，从而实现精准营销。因此有必要提供一种基于时间的用户模型需求分析方法及系统能够基于电信用户的时间、用户已有的业务持有量以及历史的消费记录，给用户推荐业务，从而达到有效分析电信用户的真实需求，达到精准营销的目的。
技术实现思路
为克服现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于时间的用户模型需求分析方法及系统，能够基于电信用户的时间、用户已有的业务持有量以及历史的消费记录，给用户推荐业务，从而达到有效分析电信用户的真实需求，达到精准营销的目的。为实现上述目的，本专利技术的技术方案如下：第一方面，本专利技术提供了一种基于时间的用户模型需求分析方法，具体包括：获取用户在预设时间内的使用记录，所述使用记录包括流量使用记录、通话时间使用记录以及各使用记录的月份；比较每两个相邻月份之间的流量使用记录和通话时间使用记录的差值；当所述流量使用记录差值或通话时间使用记录差值大于预设值时，记第N个差值大于预设值的所述相邻月份的后一个月份为第N分隔点，其中N为不小于1的自然数，N≤M，M为所述分隔点的总数；根据所述分隔点生成M+1个特征区间，其中记所述第N分隔点与第N-1分隔点之间的月份为第N特征区间，其中当N为1时，第一特征区间为第一分隔点与使用记录的初始月份之间的月份；当任意两个特征区间的流量使用记录的平均值及通话时间使用记录的平均值之差均小于预设差值时，合并所述特征区间；获取预设数据库，其中，所述预设数据库包括至少一个推荐业务，其中，所述推荐业务包括匹配的流量信息和通话信息；从所述预设数据库中获取与所述特征区间的流量使用记录的平均值及通话时间使用记录的平均值匹配的推荐业务，生成推荐业务表，所述推荐业务表包括所述特征区间，及与所述特征区间匹配的推荐业务；根据所述推荐业务表，将所述推荐业务发送给用户。在本专利技术一实施例中，当所述第i特征区间所包含的月份数量小于预设值时，删除所述推荐业务表中的所述第i特征区间及匹配的推荐业务。在本专利技术一实施例中，所述将所述推荐业务发送给用户，之前还包括：根据所述当前时间，获取用户在预设时间内的业务使用量；具体地，所述业务包括流量业务、通话业务。获取用户的所述业务的业务持有量；根据所述业务使用量和业务持有量，制定推荐业务。在本专利技术一实施例中，所述预设时间可以为与所述当前日期相同的历史时间和与所述当前时间相比之前的几个月时间。在本专利技术一实施例中，所述预设时间包括与所述当前日期相同的历史时间，则所述根据所述业务使用量和业务持有量，制定推荐业务，具体包括：当所述业务使用量大于所述业务持有量时，根据所述业务使用量，制定推荐业务。在本专利技术一实施例中，所述预设时间包括与所述当前时间相比之前的几个月时间，则所述根据所述业务使用量和业务持有量，制定推荐业务，具体还包括：根据所述用户的业务持有量，确定阈值；当用户在预设时间内的业务使用量的平均值超过所述阈值时；根据所述业务使用量制定推荐业务。在本专利技术一实施例中，所述根据所述业务使用量和业务持有量，制定推荐业务，之后还包括：获取用户的历史业务消费记录；根据所述用户的历史业务消费记录，修正所述推荐业务。第二方面，本专利技术还提供了一种基于时间的用户模型需求分析系统，用于实现本专利技术第一方面所提出的方法，包括获取模块、处理模块和推送模块，其中所述获取模块、所述处理模块和所述推送模块依次连接；所述处理模块用于比较每两个相邻月份之间的流量使用记录和通话时间使用记录的差值；处理模块还用于当所述流量使用记录差值或通话时间使用记录差值大于预设值时，记第N个差值大于预设值的所述相邻月份的后一个月份为第N分隔点，其中N为不小于1的自然数，N≤M，M为所述分隔点的总数；所述处理模块还用于根据所述分隔点生成M+1个特征区间，其中记所述第N分隔点与第N-1分隔点之间的月份为第N特征区间，其中当N为1时，第一特征区间为第一分隔点与使用记录的初始月份之间的月份；所述处理模块还用于当任意两个特征区间的流量使用记录的平均值及通话时间使用记录的平均值之差均小于预设差值时，合并所述特征区间；所述获取模块还用于获取预设数据库，其中，所述预设数据库包括至少一个推荐业务，其中，所述推荐业务包括匹配的流量信息和通话信息；所述处理模块还用于从所述预设数据库中获取与所述特征区间的流量使用记录的平均值及通话时间使用记录的平均值匹配的推荐业务，生成推荐业务表，所述推荐业务表包括所述特征区间，及与所述特征区间匹配的推荐业务；所述推送模块用于根据所述推荐业务表，将所述推荐业务发送给用户。在本专利技术一实施例中，所述处理模块还用于判断所述第i特征区间内所包含的月份数量是否小于预设值；所述处理模块还用于当所述第i特征区间所包含的月份数量小于预设值时，删除所述推荐业务表中的所述第i特征区间及匹配的推荐业务。在本专利技术一实施例中，所述获取模块用于获取当前时间；所述获取模块还用于根据所述当前时间，获取用户在预设时间内的业务使用量；具体地，所述业务包括流量业务、通话业务。所述获取模块还用于获取用户的所述业务的业务持有量；所述处理模块用于根据所述业务使用量和业务持有量，制定推荐业务。在本专利技术一实施例中，所述预设时间包括与所述当前日期相同的历史时间和与所述当前时间相比之前的几个月时间。在本专利技术一实施例中，所述预设时间包括与所述当前日期相同的历史时间，则所述处理模块还用于比较所述业务使用量和所述业务持有量；所述处理模块还用于当所述业务使用量大于所述业务持有量时，根据所述业务使用量，制定推荐业务。在本专利技术一实施例中，所述预设时间包括与所述当前时间相比之前的几个月时间，则处理模块还用于根据所述用户的业务持有量，确定阈值；所述处理模块还用于生成用户在预设时间内的业务使用量的平均值，以及将所述平均值与所述阈值比较；所述处理模块还用于当用户在预设时间内的业务使用量的平均值超过所述阈值时，根据所述业务使用量制定推荐业务。在本专利技术一实施例中，所述处理模块还用于根据所述用户的消费记录，修正所述推荐业务。在本专利技术一实施例中，本专利技术所提供的一种基于地域的用户模型需求分析系统集成在后台服务器中，其所有的功能及操作均由所述后台服务器完成。与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于：本专利技术所提供的基于时间的用户模型需求分析方法和系统，能够基于电信用户的时间、用户已有的业务持有量以及历史的消费记录，给用户推荐业务，从而达到有效分析电信用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于时间的用户模型需求分析方法，其特征在于，具体包括：获取用户在预设时间内的使用记录，所述使用记录包括流量使用记录、通话时间使用记录以及各使用记录的月份；比较每两个相邻月份之间的流量使用记录和通话时间使用记录的差值；当所述流量使用记录差值或通话时间使用记录差值大于预设值时，记第N个差值大于预设值的所述相邻月份的后一个月份为第N分隔点，其中N为不小于1的自然数，N≤M，M为所述分隔点的总数；根据所述分隔点生成M+1个特征区间，其中记所述第N分隔点与第N‑1分隔点之间的月份为第N特征区间，其中当N为1时，第一特征区间为第一分隔点与使用记录的初始月份之间的月份；当任意两个特征区间的流量使用记录的平均值及通话时间使用记录的平均值之差均小于预设差值时，合并所述特征区间；获取预设数据库，其中，所述预设数据库包括至少一个推荐业务，其中，所述推荐业务包括匹配的流量信息和通话信息；从所述预设数据库中获取与所述特征区间的流量使用记录的平均值及通话时间使用记录的平均值匹配的推荐业务，生成推荐业务表，所述推荐业务表包括所述特征区间，及与所述特征区间匹配的推荐业务；根据所述推荐业务表，将所述推荐业务发送给用户。...

【技术特征摘要】
1.基于时间的用户模型需求分析方法，其特征在于，具体包括：获取用户在预设时间内的使用记录，所述使用记录包括流量使用记录、通话时间使用记录以及各使用记录的月份；比较每两个相邻月份之间的流量使用记录和通话时间使用记录的差值；当所述流量使用记录差值或通话时间使用记录差值大于预设值时，记第N个差值大于预设值的所述相邻月份的后一个月份为第N分隔点，其中N为不小于1的自然数，N≤M，M为所述分隔点的总数；根据所述分隔点生成M+1个特征区间，其中记所述第N分隔点与第N-1分隔点之间的月份为第N特征区间，其中当N为1时，第一特征区间为第一分隔点与使用记录的初始月份之间的月份；当任意两个特征区间的流量使用记录的平均值及通话时间使用记录的平均值之差均小于预设差值时，合并所述特征区间；获取预设数据库，其中，所述预设数据库包括至少一个推荐业务，其中，所述推荐业务包括匹配的流量信息和通话信息；从所述预设数据库中获取与所述特征区间的流量使用记录的平均值及通话时间使用记录的平均值匹配的推荐业务，生成推荐业务表，所述推荐业务表包括所述特征区间，及与所述特征区间匹配的推荐业务；根据所述推荐业务表，将所述推荐业务发送给用户。2.如权利要求1所述的基于时间的用户模型需求分析方法，其特征在于，当所述第i特征区间所包含的月份数量小于预设值时，删除所述推荐业务表中的所述第i特征区间及匹配的推荐业务。3.如权利要求1所述的基于时间的用户模型需求分析方法，其特征在于，所述将所述推荐业务发送给用户，还包括：获取当前时间；根据所述当前时间，获取用户在预设时间内的业务使用量；获取用户的所述业务的业务持有量；根据所述业务使用量和业务持有量，制定推荐业务；将所述推荐业务发送给用户。4.如权利要求4所述的基于时间的用户模型需求分析方法，其特征在于，所述预设时间包括与所述当前日期相同的历史时间，则所述根据所述业务使用量和业务持有量，制定推荐业务，具体包括：当所述业务使用量大于所述业务持有量时，根据所述业务使用量，制定推荐业务。5.如权利要求4所述的基于时间的用户模型需求分析方法，其特征在于，所述预设时间包括与所述当前时间相比之前的几个月时间，则所述根据所述业务使用量和业务持有量，制定推荐业务，具体还包括：根据所述用户的业务持有量，确定阈值；当用户在预设时间内的业务使用量的平均值超过所述阈值时；根据所述业务使用量制定推荐业务。6.如权利要求3所述的基于时间的用户模型需求分析...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈立文，
申请(专利权)人：广东觅游信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44