[發明專利]一種基于用戶手機上網數據的用戶行為預測方法和裝置

有效

• 申請號: 201310308868.3
• 申請日: 2013-07-22
• 公開（公告）號: CN104331404B
• 公開（公告）日: 2018-05-01
• 發明（設計）人: 董師師;陳小軍;黃哲學
• 申請（專利權）人: 中國科學院深圳先進技術研究院
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 深圳中一專利商標事務所44237
• 代理人: 張全文

技術領域

本發明涉及數據挖掘領域，具體涉及一種基于用戶手機上網數據的用戶行為預測方法和裝置。

背景技術

移動互聯網，是指互聯網的技術、平臺、商業模式和應用與移動通信技術結合并實踐的活動的總稱。移動通信和互聯網是當今世界發展最快、市場潛力最大、前景最誘人的兩大業務，它們的增長速度超過了任何預測家的預料結果，移動互聯網創造了經濟神話。移動互聯網時代用戶數的迅猛增長，已是必然趨勢。截至2012年9月底，全球移動互聯網用戶已達15億。用戶數的急速增長，意味著巨大的機會，同時也意味著巨大的挑戰，終端的小型化、多樣化，接入方式的多樣化都意味著我們處在全新的互聯網生態環境中。

隨著手機上網的速度愈來愈快，價格越來越便宜，移動互聯網的娛樂、商務、信息服務等各種各樣應用開始滲透到人們的基本生活。手機電視、視頻通話、手機音樂下載、手機游戲、手機IM、移動搜索、移動支付等移動數據業務開始帶給用戶新的體驗。這些服務給用戶提供了豐富的選擇空間，用戶需要從紛繁復雜的各類應用中選擇最對自己最適用的服務。運營商如果希望針對不同的用戶提供不同的服務，以實現精準的營銷策略，從而使收益最大化，那么就需要對用戶的行為模式進行準確分析，對不同用戶群體的行為特點及使用習慣獲得更深刻的了解和認識。

當前科研和應用領域與移動互聯網技術相關的研究主要有兩方面：電信用戶數據挖掘和互聯網用戶行為分析。電信用戶數據挖掘主要包括客戶流失管理、交叉銷售分析、社交網絡分析、流量分析、欺詐檢測等幾個方面，所使用的數據主要是用戶統計特征、用戶消費信息、呼叫詳細記錄、合同服務狀態和服務變更日志等，采用的主要方法包括聚類分析和關聯分析等。

互聯網用戶行為分析的主要目標則是從互聯網用戶的訪問記錄中抽取感興趣的行為模式。互聯網每個服務器都保留了訪問日志，記錄了關于用戶訪問和交互的信息，分析這些數據可以幫助理解用戶的行為，從而改進站點的結構，或為用戶提供個性化的服務，采用的主要方法為協同聚類、神經網絡等。

雖然通過上述電信用戶數據挖掘和互聯網用戶行為分析都能夠在一定程度上預測用戶的行為，但上述兩種方法也存在相應的缺陷。電信用戶數據挖掘使用傳統的電信服務記錄分析用戶手機服務使用狀態，然而，從傳統的電信服務記錄中并不能獲得對用戶行為模式的深刻了解，不能為運營商提供針對不同用戶的個性化營銷方案。互聯網用戶行為分析只能通過服務器上記錄的訪問日志進行分析預測，無法獲得單一用戶的有效身份標識以及相關的個人行為屬性數據，最終導致為用戶提供的個性化網絡服務不夠有效和精準。

發明內容

本發明實施例提供一種基于用戶手機上網數據的用戶行為預測方法和裝置，以便運營商根據所述預測的結果精準地向手機用戶提供個性化服務。

一種基于用戶手機上網數據的用戶行為預測方法，包括：

根據手機用戶使用移動互聯網的數據記錄，建立所述手機用戶行為的張量模型，所述數據記錄包括用戶標識信息、時間信息、地點信息和行為信息；

對于所述手機用戶使用移動互聯網的新的數據記錄，結合所述張量模型，預測所述手機用戶的行為。

一種基于用戶手機上網數據的用戶行為預測裝置，所述裝置包括：

建模模塊，用于根據手機用戶使用移動互聯網的數據記錄，建立所述手機用戶行為的張量模型，所述數據記錄包括用戶標識信息、時間信息、地點信息和行為信息；

行為預測模塊，用于對于所述手機用戶使用移動互聯網的新的數據記錄，結合所述張量模型，預測所述手機用戶的行為。

從上述本發明實施例可知，由于手機用戶行為的張量模型是根據包括用戶標識信息、時間信息、地點信息和行為信息的數據記錄建立，因此，與現有技術提供的預測用戶行為相比，本發明實施例提供的方法可以預測用戶U、時間T、地點L和應用P這四者組合（u，t，l，p）的潛在概率，即當（u，t，l，p）不包含在訓練樣本數據、但u，t，l，p分別包含在張量的四個維度時，仍然可以通過建立的張量模型預測出（u，t，l，p）的出現概率即用戶u在時間t、地點l所進行的應用p（即行為）的概率，以便運營商根據所述預測的結果精準地向手機用戶提供個性化服務。

附圖說明

圖1是本發明實施例提供的基于用戶手機上網數據的用戶行為預測方法的基本流程示意圖；

圖2是本發明實施例提供的基于用戶手機上網數據的用戶行為預測裝置邏輯結構示意圖；

圖3是本發明另一實施例提供的基于用戶手機上網數據的用戶行為預測裝置邏輯結構示意圖；