[發明專利]基于鄰近海量數據快速分析的電信套餐優化系統與方法

有效

• 申請號: 201410046626.6
• 申請日: 2014-02-10
• 公開（公告）號: CN103793513B
• 公開（公告）日: 2017-04-05
• 發明（設計）人: 王琳;楊波
• 申請（專利權）人: 濟南大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06Q10/04
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司37221
• 代理人: 張勇

1.基于鄰近海量數據快速分析的電信套餐優化系統，其特征是，包括

參數輸入模塊，所述參數輸入模塊將參數信息分別傳輸給數據生成模塊和套餐優化模塊，所述數據生成模塊將數據傳輸給套餐優化模塊，所述參數輸入模塊和數據生成模塊均從數據庫中提取數據；

所述參數輸入模塊用于接收、存儲及傳輸用戶輸入的參數；

所述數據生成模塊用于生成進行套餐優化所必需的參考歷史數據和目標歷史數據；

所述套餐優化模塊用于根據參考歷史數據、目標歷史數據以及參數設置進行套餐優化；

所述套餐優化模塊包括彼此通信的進化算法模塊和套餐適應值評估模塊，所述套餐適應值評估模塊內包括相似度計算模塊；

所述進化算法模塊用于根據適應值不斷產生新的可行套餐并對套餐進行優化；

所述套餐適應值評估模塊用于評價每一款可行套餐的好壞；所述套餐適應值評估模塊采用基于鄰近數據的快速分析法，通過向量相似度測量篩選參考用戶來預測目標用戶接收可行套餐的概率，從而實現對用戶套餐選擇概率的快速分析；

所述相似度計算模塊用于度量兩個向量之間的向量相似度。

2.如權利要求1所述的基于鄰近海量數據快速分析的電信套餐優化系統，其特征是，

所述參數輸入模塊包括目標用戶選擇模塊、數據參數輸入模塊和算法參數輸入模塊；

所述目標用戶選擇模塊用于接收、存儲及傳輸系統使用者從數據庫中選擇的代表性目標用戶；

所述數據參數輸入模塊，用于接受、存儲及傳輸系統使用者設置的時間長度及數據大小；

所述算法參數輸入模塊，用于接受、存儲及傳輸系統使用者設置的進化算法參數及套餐。

3.如權利要求1所述的基于鄰近海量數據快速分析的電信套餐優化系統，其特征是，

所述數據生成模塊包括參考歷史數據生成模塊、目標歷史數據生成模塊和特征向量提取模塊；

所述參考歷史數據生成模塊用于接收參數輸入模塊傳輸來的參數，生成并傳輸參考歷史數據；

所述目標歷史數據生成模塊用于接收參數輸入模塊傳輸來的參數，生成并傳輸目標歷史數據；

所述特征向量提取模塊，接收參考歷史數據生成模塊和目標歷史數據生成模塊的數據，用于從客戶信息數據庫中提取特征向量。

4.如權利要求1所述的基于鄰近海量數據快速分析的電信套餐優化系統，其特征是，

所述參數輸入模塊允許是計算機、手機、平板電腦和掌上上網設備。

5.如權利要求1所述的基于鄰近海量數據快速分析的電信套餐優化系統，其特征是，

所述數據庫存儲有用戶數據信息、套餐數據信息。

6.如上述任一權利要求所述的基于鄰近海量數據快速分析的電信套餐優化系統的工作方法，其特征是，包括如下步驟：

步驟（1）：通過輸入設備輸入數據參數和算法參數，根據目標用戶群體選定代表性目標用戶、設定套餐的搜索范圍、設定時間長度、設定參考數據大小、設定進化算法的計算參數；所述輸入設備包括計算機、手機、平板電腦和掌上上網設備；

步驟（2）：根據步驟（1）中選定的代表性目標用戶，計算機以應用時間點之前設定時間長度內的用戶數據及其對應的套餐數據形成原始目標數據；計算機進一步針對原始目標數據，提取每個用戶特征向量，形成目標歷史數據；

步驟（3）：根據步驟（1）中設定的參考數據大小，計算機隨機地從整個數據庫范圍內提取距離應用時間點之前設定時間長度內的用戶數據及其對應的套餐數據作為參考，形成原始參考數據；計算機進一步針對原始參考數據，提取每個用戶特征向量，形成參考歷史數據；

步驟（4）：

第一步，計算機首先對進化算法的種群進行初始化；

第二步，對當前種群中的所有個體執行適應值評估來評價每一款可行套餐的好壞，其中采用相似度測量發現鄰近數據來預測用戶接收可行套餐的概率并據此進一步計算可行套餐的適應值；

第三步，基于得到的適應值，根據進化算法中的種群更新策略對種群進行更新；

第四步，返回第二步繼續執行，直到尋找到一款使得適應值針對目標用戶群體達到最大值的套餐方案。