【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，特别指一种面向移动通信业务的产品冷启动推荐方法。
技术介绍
1、在移动通信领域，用户需求的变化和不确定性是客观存在的事实，移动通信运营商为了争夺存量用户，时常推出新产品、新套餐、新权益包用于满足不断变化的用户需求，用户对新推出产品是否满意、能否订购，直接关系到移动通信运营商的用户增长和收入增长。目前移动通信运营商对于产品的推荐主要存在如下两种方法：
2、方法一：人工经验推荐法，即基于一线业务专家经验，例如新款5g流量包推广，业务专家从系统筛选流量使用较大的用户进行定向营销；但是，由于人工的主观性和复杂性，推荐规则的发现和制定主要靠人工进行，存在准确性无法保证、营销资源利用率低下、用户不受其烦等问题。
3、方法二：协同过滤推荐法，即通过用户的订购数据或者产品的属性数据来发现用户的兴趣或产品的相似性，进而为用户推荐个性化的产品，核心思想是预先根据所有用户的历史订购数据计算产品之间的相似性得到产品之间的相似矩阵，然后把与目标用户喜欢的产品相类似的其他产品推荐给目标用户；该方法相对于人工经验推荐法在准确性方面有了很大的提升，但是由于其算法原理特性，在面对新产品缺失用户订购数据的特殊场景下，推荐效果依然不尽如人意。
4、新产品面临的根本问题是缺少用户的订购数据，从而导致产品特征和样本的缺失，主要表现在两个方面：a、订购样本的缺失导致无法得到新产品的表征向量：现有推荐系统中召回和排序模型中的产品表征向量通常是端到端训练得到的，而冷启动产品不存在于向量空间中，无法直接得到对应的表征向
5、因此，如何提供一种面向移动通信业务的产品冷启动推荐方法，实现提升移动通信业务产品冷启动推荐的准确性，成为一个亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题，在于提供一种面向移动通信业务的产品冷启动推荐方法，实现提升移动通信业务产品冷启动推荐的准确性。
2、本专利技术是这样实现的：一种面向移动通信业务的产品冷启动推荐方法，包括如下步骤：
3、步骤s10、从用户宽表采集用户基本属性、用户通话属性、用户流量属性以及用户费用属性，从产品宽表采集产品属性，从订购宽表采集订购数据；
4、步骤s20、分别对所述用户基本属性、用户通话属性、用户流量属性、用户费用属性以及产品属性进行编码，得到包括基本属性编码、通话属性编码、流量属性编码、费用属性编码以及产品属性编码的编码组；
5、步骤s30、基于所述编码组、产品宽表以及订购宽表构建一图谱网络；
6、步骤s40、基于所述图谱网络预测新产品的订购概率，基于所述订购概率进行产品冷启动推荐。
7、进一步的，所述步骤s10中，所述用户基本属性至少包括用户id、性别、年龄、民族、在网时长、信用等级、集团成员标识、宽带客户标识；
8、所述用户通话属性至少包括日平均通话次数、月平均通话次数、日平均通话分钟数、月平均通话分钟数、日平均主叫通话次数、月平均主叫通话次数、日平均主叫通话时长、月平均主叫通话时长；
9、所述用户流量属性至少包括日平均使用量、月平均使用量、日平均通用流量使用量、月平均通用流量使用量、日平均定向流量使用量、月平均定向流量使用量；
10、所述用户费用属性至少包括月平均总费用、月平均套餐内费用、月平均超套费用、月平均通话费用、月平均流量费用、月平均增值包费用；
11、所述产品属性至少包括产品id、产品名、产品描述、产品通话分钟数、产品通用流量、产品定向流量、产品固定费用、增值包id、增值包费用；
12、所述订购数据至少包括用户id、订购产品id。
13、进一步的，所述步骤s20中，所述对用户基本属性进行编码得到基本属性编码具体为：
14、基于离散型和连续型对各所述用户基本属性进行分类，对于离散型的所述用户基本属性直接进行one-hot编码得到基本属性子编码；对于连续型的所述用户基本属性，基于预设的区间段进行划分后，再对各区间段进行one-hot编码得到基本属性子编码；
15、对各所述基本属性子编码进行拼接，得到基本属性拼接子编码vbase；
16、通过线性变换矩阵wt将所述基本属性拼接子编码vbase映射到特征空间，得到基本属性编码hbase：
17、hbase＝wtvbase。
18、进一步的，所述步骤s20中，所述对用户通话属性进行编码得到通话属性编码具体为：
19、通过均值对所述用户通话属性中的缺失值进行补全，通过3s igma法则检测所述用户通话属性中的异常值，通过均值对所述异常值进行补全；
20、对各所述用户通话属性进行最大最小归一化处理，得到通话属性子编码；
21、对各所述通话属性子编码进行拼接，得到通话属性拼接子编码vcall；
22、通过线性变换矩阵wt将所述通话属性拼接子编码vcall映射到特征空间，得到通话属性编码hcall：
23、hcall＝wtvcall。
24、进一步的，所述步骤s20中，所述对用户流量属性进行编码得到流量属性编码具体为：
25、通过均值对所述用户流量属性中的缺失值进行补全，通过3s igma法则检测所述用户流量属性中的异常值，通过均值对所述异常值进行补全；
26、对各所述用户流量属性进行最大最小归一化处理，得到流量属性子编码；
27、对各所述流量属性子编码进行拼接，得到流量属性拼接子编码vflow；
28、通过线性变换矩阵wt将所述流量属性拼接子编码vflow映射到特征空间，得到流量属性编码hflow：
29、hflow＝wtvflow。
30、进一步的，所述步骤s20中，所述对用户费用属性进行编码得到费用属性编码具体为：
31、通过均值对所述用户费用属性中的缺失值进行补全，通过3sigma法则检测所述用户费用属性中的异常值，通过均值对所述异常值进行补全；
32、对各所述用户费用属性进行最大最小归一化处理，得到费用属性子编码；
33、对各所述费用属性子编码进行拼接，得到费用属性拼接子编码vcost；
34、通过线性变换矩阵wt将所述费用属性拼接子编码vcost映射到特征空间，得到费用属性编码hcost：
35、hcost＝wtvcost。
36、进一步的，所述步骤s20中，所述对产品属性进行编码得到产品属性编码具体为：
37、基于离散型、连续型以及文本型对各所述产品属性进行分类，对于离散型的所述产品属性直接进行one-hot编码得到产品属性子编码；对于本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种面向移动通信业务的产品冷启动推荐方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种面向移动通信业务的产品冷启动推荐方法，其特征在于：所述步骤S10中，所述用户基本属性至少包括用户ID、性别、年龄、民族、在网时长、信用等级、集团成员标识、宽带客户标识；
3.如权利要求1所述的一种面向移动通信业务的产品冷启动推荐方法，其特征在于：所述步骤S20中，所述对用户基本属性进行编码得到基本属性编码具体为：
4.如权利要求1所述的一种面向移动通信业务的产品冷启动推荐方法，其特征在于：所述步骤S20中，所述对用户通话属性进行编码得到通话属性编码具体为：
5.如权利要求1所述的一种面向移动通信业务的产品冷启动推荐方法，其特征在于：所述步骤S20中，所述对用户流量属性进行编码得到流量属性编码具体为：
6.如权利要求1所述的一种面向移动通信业务的产品冷启动推荐方法，其特征在于：所述步骤S20中，所述对用户费用属性进行编码得到费用属性编码具体为：
7.如权利要求1所述的一种面向移动通信业务的产品冷启动推荐方法，其特
8.如权利要求1所述的一种面向移动通信业务的产品冷启动推荐方法，其特征在于：所述步骤S30具体包括：
9.如权利要求8所述的一种面向移动通信业务的产品冷启动推荐方法，其特征在于：所述步骤S40具体包括：
...【技术特征摘要】
1.一种面向移动通信业务的产品冷启动推荐方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种面向移动通信业务的产品冷启动推荐方法，其特征在于：所述步骤s10中，所述用户基本属性至少包括用户id、性别、年龄、民族、在网时长、信用等级、集团成员标识、宽带客户标识；
3.如权利要求1所述的一种面向移动通信业务的产品冷启动推荐方法，其特征在于：所述步骤s20中，所述对用户基本属性进行编码得到基本属性编码具体为：
4.如权利要求1所述的一种面向移动通信业务的产品冷启动推荐方法，其特征在于：所述步骤s20中，所述对用户通话属性进行编码得到通话属性编码具体为：
5.如权利要求1所述的一种面向移动通信...
【专利技术属性】
技术研发人员：周剑明，陈立峰，林俊德，林诚汉，邹鹏恺，
申请(专利权)人：福建新大陆软件工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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