用户费用配置方法和用户费用配置系统与流程

文档序号:14350938阅读:329来源:国知局
用户费用配置方法和用户费用配置系统与流程

本发明属于信息技术领域,具体涉及一种用户费用配置方法和用户费用配置系统。



背景技术:

近年来,随着互联网网络的高速发展,数据业务对于运营商的作用突显,如何制定合理的符合用户消费偏好的计费方式成为运营商间业务竞争的关键。

目前,除了少量的按实际消费进行计费的方式,各通信运营商都提供了不同资费等级的套餐供用户进行选择,在相同的总资费条件下,其中各项的配置为不同的占比,以给用户提供适合自己数据业务的多种选择。

然而,目前的计费方式只能根据用户的数据业务的使用情况进行判断,然后根据流量进行计费,其存在如下问题:

无法实时感知用户的偏好,造成用户偏好的业务与非偏好的业务等同计费,从而使用户体会不到优惠;

无法对用户的业务偏好更新进行动态的评估,因为用户的偏好很可能会随着互联网的发展变化,比如一个喜欢看视频的用户,在朋友的推荐下很可能成为一个喜欢玩新游戏的用户。

可见,目前采用的计费方式无法及时感知用户在网络业务方面的变化,导致不能在第一时间为用户实时推荐符合他们使用方式的计费模式,用户体验度不好。

如何对用户的网络业务偏好进行动态的、有效的评估,并相应的进行费用配置和套餐推广,成为目前亟待解决的重要的技术问题。



技术实现要素:

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术中上述不足,提供一种用户费用配置方法和用户费用配置系统,实现了动态感知用户业务偏好的计费方式,能大大提高用户的体验度。

解决本发明技术问题所采用的技术方案是该用户费用配置方法,包括步骤:

步骤s1)采集用户网络数据,并对用户的网络数据进行业务分析;

步骤s2)根据用户的网络数据的业务类型生成用户对应的业务向量集,并对具有相同上网偏好的用户进行关联聚类,对用户业务类型进行偏好分类;

步骤s3)根据用户的业务偏好类型,计算设定时间段内不同业务偏好类型的汇聚群体、以及汇聚群体对应的业务特征;

步骤s4)根据汇聚群体的业务特征,为用户配置套餐模式。

优选的是,在步骤s1)中,通过对流经移动网络和互联网络的接口处的数据包进行分析,并进行网络层协议解析,得到不同的业务类型。

优选的是,在步骤s2)中,用户业务向量集为:

m{a{url1,x1,t1}b{url2,x2,t2}c{url3,x3,t3}…f{urli,xi,ti}…n{urln,xn,tn}}

其中:a、b、c…f…g为业务标识,x1、x2、x3…xi…xn为不同业务对应的流量,t1、t2、t3…ti…tn为不同业务对应的使用时间,i、n为自然数,i≤n。

优选的是,在步骤s3)中,计算设定时间段内不同业务偏好类型的汇聚群体、以及汇聚群体对应的业务特征包括步骤:

步骤s31)建立多维坐标系,将业务类型设置为一维坐标轴,对业务类型设置原始质心;

步骤s32)进行重复收敛计算,将用户根据业务类型的质心进行归类;

步骤s33)通过迭代对用户群体进行汇聚,使得每一汇聚群体的同类业务具有相同特征;

步骤s34)统计在设定时间段内,不同汇聚群体交集的稳定业务特征。

优选的是,在步骤s4)中,根据用户汇聚群体类别,及关心的业务流量类型,针对不同类别的用户各自业务特征,对不同类别的汇聚群体的用户配置不同的计费套餐。

一种用户费用配置系统,包括数据采集模块、业务偏好分类模块、用户汇聚群体模块和费用配置模块,其中:

所述数据采集模块,用于采集用户网络数据,并对用户的网络数据进行业务分析;

所述业务偏好分类模块,用于根据用户的网络数据的业务类型生成用户对应的业务向量集,并对具有相同上网偏好的用户进行关联聚类,对用户业务类型进行偏好分类;

所述用户汇聚群体模块,用于根据用户的业务偏好类型,计算设定时间段内不同业务偏好类型的汇聚群体、以及汇聚群体对应的业务特征;

所述费用配置模块,用于根据汇聚群体的业务特征,为用户配置套餐模式。

优选的是,在所述数据采集模块中,通过对流经移动网络和互联网络的接口处的数据包进行分析,并进行网络层协议解析,得到不同的业务类型。

优选的是,在所述业务偏好分类模块中,用户业务向量集为:

m{a{url1,x1,t1}b{url2,x2,t2}c{url3,x3,t3}…f{urli,xi,ti}…n{urln,xn,tn}}

其中:a、b、c…f…g为业务标识,x1、x2、x3…xi…xn为不同业务对应的流量,t1、t2、t3…ti…tn为不同业务对应的使用时间,i、n为自然数,i≤n。

优选的是,在所述用户汇聚群体模块中,包括设置单元、收敛单元、汇聚单元、判定单元,其中:

所述设置单元,用于建立多维坐标系,将业务类型设置为一维坐标轴,对业务类型设置原始质心;

所述收敛单元,用于进行重复收敛计算,将用户根据业务类型的质心进行归类;

所述汇聚单元,用于通过迭代对用户群体进行汇聚,使得每一汇聚群体的同类业务具有相同特征;

所述判定单元,用于统计在设定时间段内,不同汇聚群体交集的稳定业务特征。

优选的是,在所述费用配置模块中,根据用户汇聚群体类别,及关心的业务流量类型,针对不同类别的用户各自业务特征,对不同类别的汇聚群体的用户配置不同的计费套餐。

本发明的有益效果是:该用户费用配置方法和用户费用配置系统,实现了动态感知用户业务偏好的计费方式,能大大提高用户的体验度。

附图说明

图1为本发明实施例1中用户费用配置方法的流程图;

图2为本发明实施例2中用户费用配置系统的示意图;

图3为本发明实施例2中用户费用配置系统的应用示意图;

附图标识中:

1-数据采集模块;

2-业务偏好分类模块;

3-用户汇聚群体模块;31-设置单元;32-收敛单元;33-汇聚单元;34-判定单元;

4-费用配置模块。

具体实施方式

为使本领域技术人员更好地理解本发明的技术方案,下面结合附图和具体实施方式对本发明用户费用配置方法和用户费用配置系统作进一步详细描述。

实施例1:

本实施例提供一种用户费用配置方法,实现了动态感知用户业务偏好的计费方式,能大大提高用户的体验度。

如图1所示,该用户费用配置方法包括:

步骤s1)采集用户网络数据,并对用户的网络数据进行业务分析。

在该步骤中,实时采集用户上网日志数据,通过对流经移动网络和互联网络的接口处的数据包进行分析,并进行网络的层协议解析,得到不同的业务类型。其中,这里进行7层协议解析,按照不同网络层的网络协议,识别出对应的网络业务。

步骤s2)根据用户的网络数据的业务类型生成用户对应的业务向量集,并对具有相同上网偏好的用户进行关联聚类,对用户业务类型进行偏好分类。

在该步骤中,用户业务向量集为:

m{a{url1,x1,t1}b{url2,x2,t2}c{url3,x3,t3}…f{urli,xi,ti}…n{urln,xn,tn}}

其中:a、b、c…f…g为业务标识,x1、x2、x3…xi…xn为不同业务对应的流量,t1、t2、t3…ti…tn为不同业务对应的使用时间,i、n为自然数,i≤n。

例如,在生成对应业务的用户业务向量集时,可以包括例如视频、娱乐和新闻图片等多种业务,并生成用户业务向量集:

m{a{url1,x1,t1}b{url2,x2,t2}c{url3,x3,t3}}

其中:a、b、c为视频、娱乐、新闻图片等不同的业务标识,x1、x2、x3为不同业务对应的流量,t1、t2、t3为不同业务对应的使用时间。

由于用户的消费习惯存在多样性,所以在基于偏好计费时需要预测用户的偏好和用户可能存在的偏好转移。例如一个喜欢玩游戏的用户也看新闻,也看图片,因此对于用户群体消费特征就需要进行动态聚类,从而发现潜在的兴趣相投的用户,然后根据营销策略,动态调整计费模式。

步骤s3)根据用户的偏好类型,计算设定时间段内不同业务偏好类型的汇聚群体、以及汇聚群体对应的业务特征。

在该步骤中,实质为对用户的消费行为进行评估。设聚类评估周期为t,即每间隔t进行一次用户消费行为聚类,如t=24小时等。

根据运营商实际关心的业务类型或业务进行用户实时进行归并,具体方法如下:

步骤s31)建立多维坐标系,将业务类型设置为一维坐标轴,对业务类型设置原始质心。

坐标系各坐标轴为运营商关心的业务,例如建立三维坐标系x、y、z,(x,y,z分别代表新闻、娱乐、游戏的流量),对全国或某个省范围内的用户(m1,m2,m3…mn),随机选取k(k<n)个用户作为归并的原始质心,设为μ1,μ2…μn。

步骤s32)进行重复收敛计算,将用户根据业务类型的质心进行归类。

计算规则为对所有范围内的有效用户,计算每个用户在三维坐标系中与选取质心序列中各质心的距离,比较各距离,该用户属于与其距离最近的那个质心的类,例如用户m(x1,y1,z1),与各质心的距离l1,l2,l…ln,例如,当其中l1最小时,该认为m为与μ1同类,同理对所有用户分完成一次迭代。

步骤s33)通过迭代对用户群体进行汇聚,使得每一汇聚群体的同类业务具有相同特征。

在该步骤中,对于步骤s32)中的n个类别,所有用户都有归属,然后对每个类别中的用户所有坐标求平均值分别生成(a1,b1,c1)…(an,bn,cn),然后重复步骤s32),重新对所有用户进行反复迭代。

反复进行步骤s32)、步骤s33)操作,直到通过多次迭代后质心稳定或在一个可以接受的阈值范围波动时,认为用户群体汇聚稳定,这时产生了n个用户群体,每个群体都具有运营商关心的同类业务的相同特征。

其中,计算距离的公式为:

l=argmin||x1-μ1||

步骤s34)统计在设定时间段内,不同汇聚群体交集的稳定业务特征。

在该步骤中,根据营销和市场需求,对大于多长时间需要对用户群体进行感知性计费,设周期为t(t>t),然后对t周期内,每个t时间产生的n个类型的群体进行交集,得到稳定的用户分类群体,即交集内的用户群体为在t时间内具有稳定的消费特征的用户。

步骤s4)根据汇聚群体的业务特征,为用户配置套餐模式。

由于网络计费体系基本都是按照套餐进行产品定制,不能为用户进行单一化指定,所以需要在已有的模式中选择最优作为用户最佳推荐。因此,需要根据用户的业务偏好类型,计算该业务偏好类型与当前按类型计费模式的费用套餐的匹配等级,从而确定与用户匹配的套餐并进行配置。

在该步骤中,根据用户汇聚群体类别,及关心的业务流量类型,针对不同类别的用户各自业务特征,对不同类别的汇聚群体的用户配置不同的计费套餐,为用户配置计费。例如,对于新闻、视频、娱乐或游戏等业务,根据市场营销策略进行组合型计费,生成符合不同类别的用户各自特征的带有预测性的套餐,即对这些用户进行实时感知流量计费的优惠,以获得明显的营销效果。

实施例2:

相应的,本实施例提供一种用户费用配置系统,实现了动态感知用户业务偏好的计费方式,能大大提高用户的体验度。

如图2所示,该用户费用配置系统,包括数据采集模块1、业务偏好分类模块2、用户汇聚群体模块3和费用配置模块4,其中:

数据采集模块1,用于采集用户网络数据,并对用户的网络数据进行业务分析;

业务偏好分类模块2,用于根据用户的网络数据的业务类型生成用户对应的业务向量集,并对具有相同上网偏好的用户进行关联聚类,对用户业务类型进行偏好分类;

用户汇聚群体模块3,用于根据用户的业务偏好类型,计算设定时间段内不同业务偏好类型的汇聚群体、以及汇聚群体对应的业务特征;

费用配置模块4,用于根据汇聚群体的业务特征,为用户配置套餐模式。

在移动网络和互联网络的接口处部署数据采集模块1,在数据采集模块1中,通过对流经移动网络和互联网络的接口处的数据包进行分析,并进行网络层协议解析,得到不同的业务类型。

在业务偏好分类模块2中,用户业务向量集为:

m{a{url1,x1,t1}b{url2,x2,t2}c{url3,x3,t3}…f{urli,xi,ti}…n{urln,xn,tn}}

其中:a、b、c…f…g为业务标识,x1、x2、x3…xi…xn为不同业务对应的流量,t1、t2、t3…ti…tn为不同业务对应的使用时间,i、n为自然数,i≤n。

例如,在生成对应业务的用户业务向量集时,可以包括例如视频、娱乐和新闻图片等多种业务,并生成用户业务向量集:

m{a{url1,x1,t1}b{url2,x2,t2}c{url3,x3,t3}}

其中:a、b、c为视频、娱乐、新闻图片等不同的业务标识,x1、x2、x3为不同业务对应的流量,t1、t2、t3为不同业务对应的使用时间。

由于用户的消费习惯存在多样性,所以在基于偏好计费时需要预测用户的偏好和用户可能存在的偏好转移。例如一个喜欢玩游戏的用户也看新闻,也看图片,因此对于用户群体消费特征就需要进行动态聚类,从而发现潜在的兴趣相投的用户,然后根据营销策略,动态调整计费模式。

在用户汇聚群体模块3中,包括设置单元31、收敛单元32、汇聚单元33、判定单元34,其中:

设置单元31,用于建立多维坐标系,将业务类型设置为一维坐标轴,对业务类型设置原始质心。坐标系各坐标轴为运营商关心的业务,例如建立三维坐标系x、y、z,(x,y,z分别代表新闻、娱乐、游戏的流量),对全国或某个省范围内的用户(m1,m2,m3…mn),随机选取k(k<n)个用户作为归并的原始质心,设为μ1,μ2…μn。

收敛单元32,用于进行重复收敛计算,将用户根据业务类型的质心进行归类。计算规则为对所有范围内的有效用户,计算每个用户在三维坐标系中与选取质心序列中各质心的距离,比较各距离,该用户属于与其距离最近的那个质心的类,例如用户m(x1,y1,z1),与各质心的距离l1,l2,l…ln,例如,当其中l1最小时,该认为m为与μ1同类,同理对所有用户分完成一次迭代。

汇聚单元33,用于通过迭代对用户群体进行汇聚,使得每一汇聚群体的同类业务具有相同特征。对于收敛单元32中的n个类别,所有用户都有归属,然后对每个类别中的用户所有坐标求平均值分别生成(a1,b1,c1)…(an,bn,cn),然后重复迭代步骤,重新对所有用户进行反复迭代。

在收敛单元32和汇聚单元33中经过反复操作,直到通过多次迭代后质心稳定或在一个可以接受的阈值范围波动时,认为用户群体汇聚稳定,这时产生了n个用户群体,每个群体都具有运营商关心的同类业务的相同特征。

其中,计算距离的公式为:

l=argmin||x1-μ1||

判定单元34,用于统计在设定时间段内,不同汇聚群体交集的稳定业务特征。根据营销和市场需求,对大决定多长时间需要对用户群体进行感知性计费,设周期为t(t>t),然后对t周期内,每个t时间产生的n个类型的群体进行交集,得到稳定的用户分类群体,即交集内的用户群体为在t时间内具有稳定的消费特征的用户。

在费用配置模块4中,根据用户汇聚群体类别,及关心的业务流量类型,针对不同类别的用户各自业务特征,对不同类别的汇聚群体的用户配置不同的计费套餐。

由于网络计费体系基本都是按照套餐进行产品定制,不能为用户进行单一化指定,所以需要在已有的模式中选择最优作为用户最佳推荐。因此,需要根据用户的业务偏好类型,计算该业务偏好类型与当前按类型计费模式的费用套餐的匹配等级,从而确定与用户匹配的套餐并进行配置。

在费用配置模块4中,根据用户汇聚群体类别,及关心的业务流量类型,针对不同类别的用户各自业务特征,对不同类别的汇聚群体的用户配置不同的计费套餐,为用户配置计费。例如,对于新闻、视频、娱乐或游戏等业务,根据市场营销策略进行组合型计费,生成符合不同类别的用户各自特征的带有预测性的套餐,即对这些用户进行实时感知流量计费的优惠,以获得明显的营销效果。

如图3所示,在实际应用中,采集用户终端的上网数据,对用户偏好聚类进行分析,根据分析结果,计算出与已有按类型计费模式的套餐中最接近的计费模式,从而确定此套餐为用户最佳选择。例如:原来用户订购500m流量+180分钟语音套餐,现在公司与内容提供商腾讯合作做活动,可以针对腾讯的视频推出新套餐活动,优惠活动包括可以免除200m腾讯视频的流量计费,当通过用户感知计费方法发现用户是使用腾讯视频的用户、并且流量大于200m,则可以动态为其升级套餐并告知用户,这样可以让用户实时感知优惠活动,提升用户体验和对公司的关注度。

本发明的用户费用配置方法和用户费用配置系统,基于国内电信运营商移动网络和互联网络,通过一种可伸缩的感知用户套餐各项构成的方式,实现对用户消费偏好的实时感知;同时,基于已有的套餐计费模式,实现对业务类型的用户群体消费行为的感知,周期性对用户行为聚合并对汇聚群体的用户的计费方式进行动态调整,提升用户的体验。

可以理解的是,以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式,然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言,在不脱离本发明的精神和实质的情况下,可以做出各种变型和改进,这些变型和改进也视为本发明的保护范围。

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