【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及流量监测，尤其涉及一种手机流量卡套餐监测方法及系统。
技术介绍
1、随着网络技术的快速发展和进步，各类使用网络的移动终端飞速普及，使用移动网络终端的用户日益增加，在移动网络终端的手机端中，手机端的很多功能实现都需要接入移动网络或共享网络，在手机端接入运营商移动网络时会因用户上网行为产生对应的流量消耗，该流量消耗关联于手机端所绑定的流量卡套餐，若未对用户使用过程中的流量消耗做监测和把控，用户在使用过程中会不经意消耗大量流量造成额外资费，甚至面临流量不足导致的上网中断，严重影响了用户的使用体验。
2、现有技术中虽然存在着通过实时监测用户已使用流量情况来提醒用户的功能，往往是固定式地设置一个套餐流量a，通过监测已使用流量b，来判断a和b之间的大小来确定流量超过风险。但无法结合用户使用习惯，精准地、针对性地推送流量监测结果。例如，用户甲包月套餐为10g流量，但他习惯月初就用了9g，月末由于工作原因不需要用流量套餐，但月初用完9g流量后，app会每天提醒用户甲套餐用完，给用户甲造成不必要的困扰。
3、因此，如何对手机流量卡套餐使用数据进行监测和把控，提高用户在流量套餐使用过程中的体验感，是当前亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种手机流量卡套餐监测方法及系统，能能对用户在使用手机流量的过程中分时段进行准确的监测，仅在监测时段内流量超额时向用户发送提醒，避免了现有技术仅通过设定阈值进行超额监测时造成的超额后时间段使用流量数据对用户进行
2、本专利技术一实施例提供一种手机流量卡套餐监测方法，包括：
3、获取用户手机流量卡在预设时段内的实时流量数据、预设时段所对应的起始时刻和预设时段所对应的末尾时刻；
4、将所述起始时刻和所述末尾时刻输入用户流量使用行为分析模型，以使用户流量使用行为分析模型输出预设时段内用户流量的使用范围；
5、若预设时段内任一时刻下的实时流量数据不处于所述使用范围，提示用户在预设时段内流量数据使用异常，并根据预设时段内的实时流量数据生成流量使用报告；
6、其中，所述用户流量使用行为分析模型的构建包括：
7、获取用户手机流量卡的历史流量数据；
8、对所述历史流量数据进行数据预处理，生成预处理后的历史流量数据；
9、对预处理后的历史流量数据进行大数据特征分析，提取用户的流量使用特征；其中，所述流量使用特征包括：流量使用时段、流量使用时长和流量使用量；
10、根据各流量使用特征确定各流量使用特征间的映射关系；
11、根据流量使用特征和所述映射关系构建初始用户流量使用行为分析模型，以所述历史流量数据为训练样本对初始用户流量使用行为分析模型进行训练，生成用户流量使用行为分析模型。
12、进一步地，所述对所述历史流量数据进行数据预处理，生成预处理后的历史流量数据，包括：
13、对所述历史流量数据进行数据去重生成第一预处理数据；
14、对所述第一预处理数据进行异常数据检测，并将所述异常数据剔除生成第二预处理数据；
15、对所述第二预处理数据进行缺失数据检测，若检测到存在缺失数据，对所述缺失数据进行数据填充处理生成所述第三预处理数据；
16、其中，所述数据填充处理包括：
17、将所述第二预处理数据中各时刻下的流量数据转化为统一的数据单位，并将各时刻下的流量数据进行特征向量转化，生成各时刻下的流量数据所对应的特征向量；
18、对各特征向量进行均值池化处理得到各均值池化特征向量；
19、将各均值池化特征向量进行拼接得到全局特征向量；
20、将所述全局特征向量转化为全局流量数据；
21、将所述全局流量数据除以所述第二预处理数据所包含的时刻数量得到填充值；
22、根据所述填充值对缺失数据进行补全。
23、进一步地，所述根据各流量使用特征确定各流量使用特征间的映射关系，根据流量使用特征和所述映射关系构建初始用户流量使用行为分析模型，包括：
24、根据流量使用时段、流量使用时长和流量使用量，确定流量使用时段与流量使用时长间的第一映射关系、流量使用时段与流量使用量间的第二映射关系以及流量使用时长与流量使用量间的第三映射关系；
25、根据流量使用时段、流量使用时长和所述第一映射关系构建用于指示流量使用时段与流量使用时长间关系的第一子模型；
26、根据流量使用时段、流量使用量和所述第二映射关系构建用于指示流量使用时段与流量使用量间关系的第二子模型；
27、根据流量使用时长、流量使用量和所述第三映射关系构建用于指示流量使用时长与流量使用量间关系的第三子模型；
28、根据第一子模型、第二子模型和第三子模型构建初始用户流量使用行为分析模型。
29、进一步地，所述根据第一子模型、第二子模型和第三子模型构建初始用户流量使用行为分析模型的步骤中，具体为：
30、建立空间直角坐标系，分别以流量使用时段、流量使用时长和流量使用量作为横轴、纵轴和竖轴；
31、将所述第一子模型投影在所述横轴和纵轴形成的第一坐标平面上，将所述第二子模型投影在所述横轴和竖轴形成的第二坐标平面上，以及将所述第三子模型投影在所述纵轴和竖轴形成的第三坐标平面上；
32、将所述第一坐标平面、第二坐标平面和第三坐标平面进行叠加，生成初始叠加模型，并根据重叠的面积确定该坐标参数对应初始叠加模型的参数的放大倍数；
33、根据所述放大倍数对所在坐标参数对应的输入值进行放大，得到初始用户流量使用行为分析模型。
34、进一步地，所述以所述历史流量数据为训练样本对初始用户流量使用行为分析模型进行训练，生成用户流量使用行为分析模型，包括：
35、对所述历史流量数据进行属性拆分，得到历史流量使用时段数据、历史流量使用时长数据和历史流量使用量数据；
36、将所述历史流量使用时段数据、历史流量使用时长数据和历史流量使用量数据输入到所述初始用户流量使用行为分析模型中，生成第一历史坐标平面、第二历史坐标平面和第三历史坐标平面；
37、将所述第一历史坐标平面、第二历史坐标平面和第三历史坐标平面进行叠加，确定历史重叠面积；
38、当所述历史重叠面积超过预设面积值时，对所述放大倍数进行调整，直到调整后的历史重叠面积不超过预设面积值时，生成用户流量使用行为分析模型。
39、进一步地，还包括：
40、每间隔预设采样时间，实时获取用户手机流量卡的实时流量数据；
41、根据所述实时流量数据对所述历史流本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种手机流量卡套餐监测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种手机流量卡套餐监测方法，其特征在于，所述对所述历史流量数据进行数据预处理，生成预处理后的历史流量数据，包括：
3.如权利要求1所述的一种手机流量卡套餐监测方法，其特征在于，所述根据各流量使用特征确定各流量使用特征间的映射关系，根据流量使用特征和所述映射关系构建初始用户流量使用行为分析模型，包括：
4.如权利要求3所述的一种手机流量卡套餐监测方法，其特征在于，所述根据第一子模型、第二子模型和第三子模型构建初始用户流量使用行为分析模型的步骤中，具体为：
5.如权利要求4所述的一种手机流量卡套餐监测方法，其特征在于，所述以所述历史流量数据为训练样本对初始用户流量使用行为分析模型进行训练，生成用户流量使用行为分析模型，包括：
6.如权利要求5所述的一种手机流量卡套餐监测方法，其特征在于，还包括：
7.如权利要求6所述的一种手机流量卡套餐监测方法，其特征在于，所述若预设时段内任一时刻下的实时流量数据不处于所述使用范围，提示用户在预设时段内流量
8.一种手机流量卡套餐监测系统，其特征在于，包括：监测时段数据获取模块、流量使用范围预测模块以及监测分析模块；
9.一种终端设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述的一种手机流量卡套餐监测方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述存储介质所在设备执行如权利要求1至7中任意一项所述的一种手机流量卡套餐监测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种手机流量卡套餐监测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种手机流量卡套餐监测方法，其特征在于，所述对所述历史流量数据进行数据预处理，生成预处理后的历史流量数据，包括：
3.如权利要求1所述的一种手机流量卡套餐监测方法，其特征在于，所述根据各流量使用特征确定各流量使用特征间的映射关系，根据流量使用特征和所述映射关系构建初始用户流量使用行为分析模型，包括：
4.如权利要求3所述的一种手机流量卡套餐监测方法，其特征在于，所述根据第一子模型、第二子模型和第三子模型构建初始用户流量使用行为分析模型的步骤中，具体为：
5.如权利要求4所述的一种手机流量卡套餐监测方法，其特征在于，所述以所述历史流量数据为训练样本对初始用户流量使用行为分析模型进行训练，生成用户流量使用行为分析模型，包括：
6.如权利要求5所述的一种手机流量卡...
【专利技术属性】
技术研发人员：屈新宇，吴静文，童星，赵子锐，
申请(专利权)人：广州方舟文化科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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