一种面向宽带接入网用户上网行为大数据的建模方法技术

本发明专利技术公开了一种面向宽带接入网用户上网行为大数据的建模方法，该方法提供了网络流量的一种基于聚类算法和回归算法的半监督学习方法，该方法可以根据不同的输入数据动态地进行区域用户细分、区域流量预测以及给出区域服务器搭建方案，分别提供给营销部门、运营部门和基础建设部门，创新性地促进了电信各部门间的融合，方便企业实行针对用户群差异化的销售手段，并为网络发展提前提供资源分配的依据，通过优化服务器的搭建，有效提高网络质量，给用户带来更好的上网体验。

A Modeling Method for Large Data of Broadband Access Network Users'Internet Behavior

【技术实现步骤摘要】
一种面向宽带接入网用户上网行为大数据的建模方法
本专利技术涉及大数据挖掘分析、大数据建模领域，特别是一种面向宽带接入网用户上网行为大数据的建模方法。
技术介绍
随着互联网的发展，网络用户数量逐渐增多。电信领域中，存在数以亿计的宽带接入网用户，这些宽带接入网用户提供的数据种类丰富多样，包括用户的基本资料数据(如用户身份ID、用户归属地、出生日期、职业)，上网行为数据(如上网流量、上网时间、浏览内容、搜索关键词)，位置数据(地区气候、地区经济总量、地区宽带接入网用户数量)；宽带接入网用户对网络质量和网络业务的更高要求，使得网络运营商和服务提供商不断提高网络服务质量和增加新业务；另外，对宽带接入网用户数据进行及时有效的数据分析与挖掘，找到不同用户群体在空间上的分布情况，为优化服务器的搭建提供了指导。要提高用户满意度，为用户提供他们感兴趣的业务及信息，这就需要对网络用户的行为进行分析，发掘用户上网特点及上网兴趣等，从而深入了解用户需求，同时，这也为网络营销提供了一条重要的信息渠道；要提高网络质量，必须深入了解网络的运行情况和使用情况，保持对网络流量的监控，不断调整网络结构和带宽，解决网络问题本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向宽带接入网用户上网行为大数据的建模方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、获取宽带接入网用户的上网行为数据，并进行数据进行质量评估，筛选出高质量的数据；S2、对筛选出来的高质量的数据进行预处理，利用无监督算法对筛选出来的高质量的数据进行用户区域划分和标记，结合用户的基本资料数据和位置数据，利用无监督学习中的关联性算法，寻找用户上网行为与各个数据领域间的关联关系；S3、利用监督学习中的回归模型对带标记的用户群进行“时间‑流量”的预测，得到各个用户群的流量走势情况，并通过统计计算，得到总的流量走势情况；S4、通过统计计算得到各个带标记的用户群的分布情况和数量，从而得到不同用户群所在...

【技术特征摘要】
1.一种面向宽带接入网用户上网行为大数据的建模方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、获取宽带接入网用户的上网行为数据，并进行数据进行质量评估，筛选出高质量的数据；S2、对筛选出来的高质量的数据进行预处理，利用无监督算法对筛选出来的高质量的数据进行用户区域划分和标记，结合用户的基本资料数据和位置数据，利用无监督学习中的关联性算法，寻找用户上网行为与各个数据领域间的关联关系；S3、利用监督学习中的回归模型对带标记的用户群进行“时间-流量”的预测，得到各个用户群的流量走势情况，并通过统计计算，得到总的流量走势情况；S4、通过统计计算得到各个带标记的用户群的分布情况和数量，从而得到不同用户群所在地对服务器的需求特性。2.根据权利要求1所述的面...

【专利技术属性】
技术研发人员：张崇富，倪明，易子川，水玲玲，迟锋，刘黎明，张智，
申请(专利权)人：电子科技大学中山学院，电子科技大学，
类型：发明
国别省市：广东,44