[發明專利]基于向量空間模型的重入網分析方法

無效

• 申請號: 201110318477.0
• 申請日: 2011-10-19
• 公開（公告）號: CN102387512A
• 公開（公告）日: 2012-03-21
• 發明（設計）人: 劉云;韓少春;張振江;程輝
• 申請（專利權）人: 北京交通大學
• 主分類號: H04W16/22
• 分類號: H04W16/22
• 代理公司: 北京眾合誠成知識產權代理有限公司 11246
• 代理人: 朱琨

技術領域

本發明屬于信息通信技術領域，尤其涉及一種基于向量空間模型的重入網分析方法。

背景技術

目前，電信運營商面臨一個重要問題就是重入網現象，即移動用戶在已經擁有一個移動號碼的情況下，再次購買所歸屬的同一移動運營商的新號碼入網，新號碼全部或者部分替代原有舊號碼。

1.造成大量的重入網用戶的原因很多，主要有如下幾點：

(1)存在大量對資費敏感客戶。客戶對資費比較敏感，當新的資費套餐出現或者某種套餐出現優惠，這些資費敏感客戶便在網內跳轉。通常這部分客戶，是ARPU(ARPU-Average?Revenue?Per?User，每用戶平均收入)較低的低價值客戶，對號碼依附關系不大。

(2)部分市場營銷政策之間相互影響。新增市場政策和存量市場政策沖突，新推出的市場營銷策略，影響到原有的資費套餐，使得原有資費套餐用戶，轉向新套餐。

(3)存在大量定位不準客戶。對于新客戶，沒有合適的分析手段來分析和準確識別，以至于這部分客戶，在入網后很短時間內重入網，選擇更適合自己的品牌或套餐。

基于上述原因，有效地識別重入網用戶，并分析用戶重入網的原因，可以有效地減少重入網用戶量，進而能夠減少運營商日常的成本支出，節省系統的存儲空間，減少前臺營業成本和客服成本。所以，對于電信運營商來說，識別重入網用戶是所有上述工作的基礎，具有很大的現實意義。

目前常用的識別重入網用戶的方法及其問題：

(1)基于用戶資料的識別技術，通過諸如身份證號碼、用戶姓名、登記地址、聯系人信息等用戶資料信。缺點：目前很多用戶在移動通信商的客戶管理系統中沒有用戶資料。

(2)基于IMEI(International?Mobile?Equipment?Identity)的識別技術。缺點：很多手機上沒有IMEI，所以用此辦法根本無法有效識別。

(3)呼叫指紋：所謂“呼叫指紋”就是指用戶在使用移動運營商的產品及服務過程中所產生的交往圈、呼叫特征、短信特征、位置特征、客服特征、終端特征等信息。這些特征對每一用戶是相對穩定的，且存在個體差異，因此可以作為識別重入網用戶的特征。缺點：基于交往圈信息的呼叫指紋算法由于識別準確率低、識別時間過長、因此，在控制重入網用戶方面不是十分有效。

文獻《概念推理網及其在文本分類中的應用》(計算機研究與發展，李曉黎、劉繼敏、史忠植，2000，37(9)：1032～1038)和文獻《文檔中詞語權重計算方法的改進》(中文信息學報，魯松、李曉黎、白碩，2000，14(6)：8-13)介紹了一種基于向量空間模型的信息檢索技術，該技術是較為成熟且應用廣泛的信息檢索技術，它將文檔和查詢信息均用向量空間表示，查詢匹配問題轉化為向量空間的矢量匹配問題，文檔與查詢的相似度可用向量之間的夾角來度量。在移動通信領域中，用戶的通話詳單就相當于一個一個的文檔，只要能夠提取每個用戶的通話詳單中的特征項，就可以通過計算特征向量和向量之間的夾角余弦來得到用戶與用戶之間的相似度，從而找到重入網的用戶。

發明內容

本發明的目的在于，提供一種基于向量空間模型的重入網分析方法，用于解決常用的重入網計算方法存在的問題。

為了實現上述目的，本發明采用的技術方案是，一種基于向量空間模型的重入網分析方法，其特征是所述分析方法包括：

步驟1：確定待匹配用戶號碼集合和新增用戶號碼集合；

步驟2：提取待匹配用戶號碼集合中的每個待匹配用戶號碼和與該用戶號碼通話次數最多的設定個號碼，將其作為該待匹配用戶號碼的特征項；提取新增用戶號碼集合中的每個新增用戶號碼和與該新增用戶號碼通話次數最多的設定個號碼，將其作為該新增用戶號碼的特征項；

步驟3：將每個待匹配用戶號碼和該待匹配用戶號碼的特征項作為待匹配用戶號碼話單，從而建立待匹配用戶號碼和待匹配用戶號碼話單的對應關系；將新增用戶號碼和該新增用戶號碼的特征項作為新增用戶號碼話單，從而建立新增用戶號碼和新增用戶號碼話單的對應關系；

步驟4：將所有待匹配用戶號碼話單組成待匹配用戶號碼話單集合；將所有新增用戶號碼話單組成新增用戶號碼話單集合；

步驟5：分別確定待匹配用戶號碼話單集合和新增用戶號碼話單集合中的不同的特征項；

步驟6：計算每個待匹配用戶號碼話單和每個新增用戶號碼話單中的特征項權值；