一种基于通信数据的用户区域识别方法、系统及介质与流程

本技术涉及用户区域识别领域，具体而言，涉及一种基于通信数据的用户区域识别方法、系统及介质。

背景技术：

1、随着智能手机的发展和普及，适应用户各种需求的app不断涌现，人们越来越习惯于随身携带和使用智能手机，这使得以智能手机的通信数据作为媒介来刻画用户行为的研究方法得以实现。同时，手机上集成了更多 的传感器，如wifi、gps、蓝牙、加速度计、陀螺仪等，这些传感器为记录用户的区域识别及位置判断和行为提供了便利，现有技术缺乏一种可靠有效的用户区域识别的技术手段。

2、针对上述问题，目前亟待有效的技术解决方案。

技术实现思路

1、本技术实施例的目的在于提供一种基于通信数据的用户区域识别方法、系统及介质，可以通过基站节点数据与用户通信数据进行匹配，实现基站节点的活跃度对行为区域的密集度进行智能识别的技术。

2、本技术实施例还提供了一种基于通信数据的用户区域识别方法，包括：

3、通过大数据获取用户通信数据，对通信数据进行预处理，得到结果信息；

4、获取基站节点，将结果信息与基站节点进行对比，将通信数据与基站节点进行匹配；

5、提取基站节点的通信数据的特征向量；

6、将不同基站节点的通信数据的特征向量与预设的特征向量进行比较，得到偏差率；

7、判断所述偏差率是否大于或等于预设偏差率阈值；

8、若大于或等于，则生成修正信息，通过修正信息对通信数据与基站节点进行重新匹配；

9、若小于，则将基站节点进行聚类分析，根据聚类分析的结果对行为区域进行识别。

10、可选地，在本技术实施例所述的基于通信数据的用户区域识别方法中，所述通过大数据获取用户通信数据，对通信数据进行预处理，得到结果信息，包括：

11、通过大数据获取原始日志数据、app信息与基站信息，将原始日志数据、app信息与基站信息进行合成用户通信数据；

12、将用户通信数据进行统计筛选，获得有效记录数据及有效记录条数；

13、通过有效记录数据及有效记录条数绘制有效记录数据的分布图；

14、根据有效记录数据分布图构建用户行为信息，并采集区域内用户密集度；

15、将区域内用户密集度与预设的密集度阈值进行比较；

16、若区域内用户密集度大于或等于预设的密集度阈值，则将对应的用户区域进行重要区域划分；

17、若区域内用户密集度小于预设的密集度阈值，则将对应的用户区域进行次要区域归类。

18、可选地，在本技术实施例所述的基于通信数据的用户区域识别方法中，所述原始日志数据包括通话信息、短信或上网流量的数据记录；

19、所述原始日志数据包括业务发起时间或基站节点的编号信息；

20、所述通话信息包括通话时长、通话记录，所述上网流量的数据记录包括访问目标数据或网络参数；

21、所述短信包括短信的收发位置信息、短信收发过程中耗用流量信息，以及短信的字符量、短信的收发人位于基站覆盖区域的位置；

22、所述网络参数包括网络延迟或网络吞吐量。

23、可选地，在本技术实施例所述的基于通信数据的用户区域识别方法中，所述app信息包括app的简介、app类型、app评分、app运行时间，app运行过程中的使用流量记录以及访问记录；

24、所述基站信息通过运营商提供的基站信息表，得到基站的经纬度与覆盖区域面积或基站方向角、基站发射功率或基站天线增益或基站的安装高度中的一种或两种以上的组合。

25、可选地，在本技术实施例所述的基于通信数据的用户区域识别方法中，获取app类型，将app进行类别划分，形成多个子类别；

26、根据app信息建立活跃度系数，并得到子类别的app重要度；

27、根据app重要度对子类别进行重要性排序；

28、获取子类别流量数据的使用节点信息；根据使用节点信息进行区域分割；

29、根据重要性排序将对应的子类别流量数据的使用节点信息进行重要区域识别。

30、可选地，在本技术实施例所述的基于通信数据的用户区域识别方法中，还包括：

31、获取基站节点的通信数据，建立行为信息；

32、根据行为信息提取行为特征；

33、根据行为特征比例，生成区域活跃度信息；

34、根据区域活跃度信息对区域进行分类。

35、可选地，在本技术实施例所述的基于通信数据的用户区域识别方法中，所述区域活跃度信息包括基站的数据调用频率，app注册时间、有效记录的个数、区域内用户密集度。

36、所述行为信息包括网络访问信息、通信行为、app使用信息；

37、所述通信行为包括通话记录、通信对象数量数或主被叫记录及短信收发信息。

38、第二方面，本技术实施例提供了一种基于通信数据的用户区域识别系统，该系统包括：存储器及处理器，所述存储器中包括基于通信数据的用户区域识别方法的程序，所述基于通信数据的用户区域识别方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：

39、通过大数据获取用户通信数据，对通信数据进行预处理，得到结果信息；

40、获取基站节点，将结果信息与基站节点进行对比，将通信数据与基站节点进行匹配；

41、提取基站节点的通信数据的特征向量；

42、将不同基站节点的通信数据的特征向量与预设的特征向量进行比较，得到偏差率；

43、判断所述偏差率是否大于或等于预设偏差率阈值；

44、若大于或等于，则生成修正信息，通过修正信息对通信数据与基站节点进行重新匹配；

45、若小于，则将基站节点进行聚类分析，根据聚类分析的结果对行为区域进行识别。

46、可选地，在本技术实施例所述的基于通信数据的用户区域识别系统中，所述通过大数据获取用户通信数据，对通信数据进行预处理，得到结果信息，包括：

47、通过大数据获取原始日志数据、app信息与基站信息，将原始日志数据、app信息与基站信息进行合成用户通信数据；

48、将用户通信数据进行统计筛选，获得有效记录数据及有效记录条数；

49、通过有效记录数据及有效记录条数绘制有效记录数据的分布图；

50、根据有效记录数据分布图构建用户行为信息，并采集区域内用户密集度；

51、将区域内用户密集度与预设的密集度阈值进行比较；

52、若区域内用户密集度大于或等于预设的密集度阈值，则将对应的用户区域进行重要区域划分；

53、若区域内用户密集度小于预设的密集度阈值，则将对应的用户区域进行次要区域归类。

54、第三方面，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括基于通信数据的用户区域识别方法程序，所述基于通信数据的用户区域识别方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的基于通信数据的用户区域识别方法的步骤。

55、由上可知，本技术实施例提供的一种基于通信数据的用户区域识别方法、系统及介质，通过大数据获取用户通信数据，对通信数据进行预处理，得到结果信息；获取基站节点，将结果信息与基站节点进行对比，将通信数据与基站节点进行匹配；提取基站节点的通信数据的特征向量；将不同基站节点的通信数据的特征向量与预设的特征向量进行比较，得到偏差率；判断所述偏差率是否大于或等于预设偏差率阈值；若大于或等于，则生成修正信息，通过修正信息对通信数据与基站节点进行重新匹配；若小于，则将基站节点进行聚类分析，根据聚类分析的结果对行为区域进行识别；通过基站节点数据与用户通信数据进行匹配，实现基站节点的活跃度对行为区域的密集度进行智能识别的技术。

56、本技术的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本技术实施例了解。本技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。