CN101945400A - 一种用户动态行为分析方法及分析装置 - Google Patents

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张红星
吴昊宇
段云峰
隋琪
肖建明
李红燕
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Abstract

本发明公开了一种用户动态行为分析方法及分析装置。其中用户动态行为分析方法包括：从多个基站采集多个移动用户的数据信息；根据采集到的所述数据信息获得所述多个移动用户的动态行为特征；分析所述动态行为特征随时间变化的情况，获得相似变化情况的动态行为特征。本发明的用户动态行为分析方法及分析装置，通过分析移动用户的动态行为特征如移动轨迹、通话密度等随时间变化的情况，获得相似变化情况的动态行为特征，可以更准确更全面地从大量用户数据中获得用户动态行为的变化情况。工作人员可以根据分析结果更好地对移动设备进行设置、管理和维护，或是对移动业务进行推送等。

Description

一种用户动态行为分析方法及分析装置
技术领域
本发明涉及一种业务支撑技术，尤其涉及一种用户动态行为分析方法及分析装置。
背景技术
现有的用户行为分析系统中，大多数是使用统计分析的方法分析用户静态数据(历史数据)来支撑长效营销功能，这样造成的结果是分析结果基本雷同，没有办法发现隐藏在数据中的更多信息。有一些系统使用了数据挖掘功能，也都停留在使用用户静态数据进行分析的阶段，不能反映用户行为随着时间变化的变化过程。
于2007年8月22日公开的专利号为“200710020655.5”中国专利申请文件中，公开了一种基于对用户行为和习惯分析的统一营销支撑系统及其方法。它包括用户端和统一营销支撑中心，所述的统一营销支撑中心又包括：经营分析模块、话单分析模块和信令分析模块，统一营销支撑中心可以同时对来自移动用户的信息进行长效营销和即时营销活动，也可以将两部分信息进行交叉调用，以便对用户进行需求分析和精准定位。该平台通过对用户静态数据(历史数据)分析支撑长效营销功能；以话单方式为主(通话话单、短信话单、GPRS话单)信令方式为辅分析用户的单次行为支撑即时营销功能。
现有技术中的用户行为分析是静态数据挖掘和简单的统计分析，其分析结果只能从表面体现每个用户的静态行为特征，难以深入地从大量的数据中发现用户行为的动态变化的规律，例如，用户行为特征随时间变化的情况。
发明内容
本发明的第一目的在于提供一种用户动态行为分析方法，可以更准确地从大量用户数据中获得用户动态行为变化情况。
本发明的第二目的在于提供一种用户动态行为分析装置，可以更准确地从大量用户数据中获得用户动态行为特征情况。
根据本发明的第一目的，提供一种用户动态行为分析方法，包括：从多个基站采集多个移动用户的数据信息；根据采集到的所述数据信息获得所述多个移动用户的动态行为特征；分析所述动态行为特征随时间变化的情况，获得相似变化情况的动态行为特征。
根据本发明的第二目的，提供一种用户动态行为分析装置，包括：数据采集模块，用于从多个基站采集多个移动用户的数据信息；数据分析模块，用于根据采集到的所述多个移动用户的数据信息分析用户的动态行为特征；特征分析模块，用于分析所述动态行为特征随时间变化的情况，获得相似变化情况的动态行为特征。
本发明的用户动态行为分析方法及分析装置，通过分析大量移动用户的动态行为特征如移动轨迹、通话密度等随时间变化的情况，获得相似变化情况的动态行为特征，可以更准确地从大量用户数据中获得用户动态行为的变化情况，便于工作人员全面地对用户动态行为进行分析；并且通过对相似变化情况的动态行为特征的分析、展示，工作人员可以更好地对移动设备进行设置、管理和维护，或是对移动业务进行推送等。
附图说明
图1是本发明用户动态行为分析方法实施例一的流程图；
图2是本发明用户动态行为分析方法实施例二的流程图；
图3是本发明用户移动轨迹随时间变化的示意图；
图4是本发明用户动态行为分析方法实施例三的流程图；
图5是本发明第三实施例通话频度随时间变化的示意图；
图6是本发明用户动态行为分析装置实施例一的结构图；
图7是本发明用户动态行为分析装置实施例二的结构图；
图8是本发明用户动态行为分析装置实施例三的结构图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明进行详细说明。
图1是本发明用户动态行为分析方法实施例一的流程图。如图1所示，本发明用户动态行为分析方法实施例一包括如下步骤：
步骤12，从多个基站采集大量移动用户的数据信息，包含了用户呼叫记录及通话对应的基站信息，通过这些数据形成数据流，用于步骤40中的用户动态行为分析；
步骤14，根据采集到的数据信息分析每个移动用户的动态行为特征，如用户移动轨迹或基站通话频度等；
步骤16，分析动态行为特征随时间变化的情况，获得相似变化情况的动态行为特征，本实施例中，采用聚类算法分析对用户的动态行为特征进行的变化情况分析，将相似的变化情况的动态行为特征聚集到一起。
本发明的方法实施例一，通过分析大量移动用户的动态行为特征如移动轨迹、通话密度等随时间变化的情况，聚集相似变化情况的动态行为特征，用户动态行为的变化情况更准确地从大量用户数据中体现出来，便于工作人员全面地对用户动态行为进行分析；并且通过对相似变化情况的动态行为特征的分析、展示，工作人员可以更好地对移动设备进行设置、管理和维护，或是对移动业务进行推送等。
图2是本发明用户动态行为分析方法实施例二的流程图。如图2所示，用于对用户的移动轨迹进行分析，本发明用户动态行为分析方法实施例二包括如下步骤：
步骤22，从多个基站采集大量移动用户的数据信息，包括：时间、用户ID、基站ID及基站位置信息，其中，基站位置信息包括基站的经纬度；
步骤24，根据采集到的时间、用户ID、基站ID及基站位置信息分析每个移动用户的移动轨迹，即将每个移动用户不同时间所在的基站位置信息汇合到一起，得到多个移动用户在一段时间内的移动情况；
步骤26，根据多个移动用户的移动轨迹建立时间位置矩阵，如表1所示，
  Time 1 …   Timej …   Time m
  Custom 1   (PX11，PY11) …   (PX1j，PY1j) …   (PX1m，PY1m)
  Custom..   … …   … …   …
  Custom i   (PXi1，PYi1) …   (PXij，PYij) …   (PXim，PYim)
  Custom...   … …   … …   …
  Custom n   (PXn1，PYn1) …   (PXnj，PYnj) …   (PXnm，PYnm)
表1
其中，每一行表示一个移动用户在不同时间所在的基站的经纬度，这些数据组成了一个用户的移动轨迹；
步骤28，通过对时间位置矩阵进行聚类，获得相似的用户移动轨迹，本实施例中，可以采用Bicluster算法找出上述时间位置矩阵中相似的行，即找出具有相似移动轨迹的用户，并还原其移动轨迹。
优选地，步骤24中，分析移动用户的移动轨迹包括：分析移动用户在每个基站的出现次数；当所述出现次数大于预设的阈值时，提取所述移动用户在该基站的位置信息，并生成所述移动用户的移动轨迹。这样，得出的移动用户的移动轨迹排除了用户不经常出现的位置，保留移动用户出现频率较高的基站位置。
本发明的方法实施例二，通过对相似用户移动轨迹聚类的划分，可以更准确地从大量用户数据中获得用户移动轨迹随时间变化的情况；同时，通过数据分析，找出了大量用户在一个地区通常的移动轨迹，工作人员可以根据分析结果更好地对基站进行设置、管理和维护，或是对移动业务进行推送等等。
图3是本发明用户移动轨迹随时间变化的示意图。可以看出，通过方法实施例二的用户动态行为分析方法，分析得到两条用户移动轨迹，可见在这两条移动轨迹上出现的用户较多，工作人员可以在这两条轨迹附近设置基站或推送移动业务等。
图4是本发明用户动态行为分析方法实施例三的流程图。如图4所示，本发明用户动态行为分析方法实施例三用于对通话频度进行分析，包括如下步骤：
步骤42，从多个基站采集用户通话记录；
步骤44，根据多个移动用户的用户通话记录分析在一段时间内在每个基站的通话频度；
步骤46，根据一段时间内在多个基站的通话频度建立时间频度矩阵，如表2所示，
  TimeFrame 1 …   TimeFrame j …   TimeFrame m
  Pos 1   Count11 …   Count1j …   Count1m
  Pos..   … …   … …   …
  Pos i   Counti1 …   Countij …   Countim
  Pos...   … …   … …   …
  Pos n   Countn1 …   Countnj …   Countnm
表2
其中，每一行表示一个基站在不同时间段内的通话次数；
步骤48，对所述时间频度矩阵进行聚类，获得通话频度随时间变化相似的多个基站，第三实施例中，可以采用KMeans，DBSCAN等聚类算法对时间频度矩阵进行聚类，找出通话频度随时间变化相似的基站。
本发明的方法实施例三，通过对通话频度随时间变化相似的基站的划分，可以得到一个地区不同基站的通话频度随着时间推移的变化情况，使得工作人员可以详细了解每个基站工作情况，方便工作人员对于基站的维护管理，以及更好的对移动业务进行推送。
图5是本发明通话频度随时间变化的示意图。可以看出，在8:00至20:00，这些基站的通话频度相对较高，工作人员在这些时段应该重点关注基站的工作情况，避免这些基站出现故障，或者可以利用通话频度较低的时段推送业务等。
图6是本发明用户动态行为分析装置实施例一的结构图。如图6所示，用户动态行为分析装置实施例一包括：
数据采集模块62，用于从多个基站采集大量移动用户的用户数据；
特征分析模块64，用于根据采集到的数据信息分析多个移动用户的动态行为特征，如用户移动轨迹或基站通话频度等；
数据挖掘模块66，用于分析动态行为特征随时间变化的情况，获得相似变化情况的动态行为特征。
本发明的装置实施例一，通过分析大量移动用户的动态行为特征如移动轨迹、通话密度等随时间变化的情况，聚集相似变化情况的动态行为特征，用户动态行为的变化情况更准确地从大量用户数据中体现出来，便于工作人员全面地对用户动态行为进行分析；并且通过对相似变化情况的动态行为特征的分析、展示，工作人员可以更好地对移动设备进行设置、管理和维护，或是对移动业务进行推送等。
图7是本发明用户动态行为分析装置实施例二的结构图。如图7所示，用于对移动用户的移动轨迹进行分析，该装置实施例二包括：
数据采集模块62，用于从各个基站采集时间、用户ID、基站ID及基站位置信息；
数据分析模块64包括移动轨迹分析子模块642，用于根据采集到的时间、用户ID、基站ID及基站位置信息分析多个移动用户的移动轨迹；
特征分析模块66包括：
第一矩阵生成子模块662，用于根据多个移动用户的移动轨迹生成时间位置矩阵；
第一聚类分析子模块664，用于对时间位置矩阵进行聚类，获得相似的移动用户的移动轨迹。
优选地，移动轨迹分析子模块642，进一步用于分析移动用户在每个基站的出现次数，当该出现次数大于预设的阈值时，提取该移动用户在该基站的位置信息，并生成该移动用户的移动轨迹。这样，得出的移动用户的移动轨迹排除了用户不经常出现的位置，保留移动用户出现频率较高的基站位置。
本发明的装置实施例二，通过对相似用户移动轨迹聚类的划分，找出了大量用户在一个地区通常的移动轨迹，工作人员可以根据分析结果更好地对基站进行设置、管理和维护，或是对移动业务进行推送等等。
图8是本发明用户动态行为分析装置实施例三的结构图。如图8所示，用于对每个基站的通话频度进行分析，该装置实施例三包括：
数据采集模块62，用于从多个基站采集用户通话记录；
数据分析模块64包括通话频度分析子模块644，用于根据用户通话记录分析在一段时间内在每个基站的通话频度；
数据挖掘模块66包括：
第二矩阵生成子模块666，用于根据一段时间内在多个基站的通话频度建立时间频度矩阵；
第二聚类分析子模块668，用于对时间频度矩阵进行聚类，获得通话频度随时间变化相似的多个基站。
本发明的装置实施例三，通过对通话频度随时间变化相似的基站的划分，可以得到一个地区不同基站的通话频度随着时间推移的变化情况，使得工作人员可以详细了解每个基站工作情况，方便工作人员对于基站的维护管理，以及更好的对移动业务进行推送。
本发明的用户动态行为分析方法和分析装置，不仅仅限于上述实施例中提到的移动轨迹及通话频度的分析，也可以对其他用户动态行为随时间变化的情况进行分析。
应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明而非限制，本发明也并不仅限于上述举例，一切不脱离本发明的精神和范围的技术方案及其改进，其均应涵盖在本发明的权利要求范围中。

Claims (16)

1.一种用户动态行为分析方法，其特征在于，包括：
从多个基站采集多个移动用户的数据信息；
根据采集到的所述数据信息获得所述多个移动用户的动态行为特正；
分析所述动态行为特征随时间变化的情况，获得相似变化情况的动态行为特征。
2.根据权利要求1所述的用户动态行为分析方法，其特征在于，所述数据信息包括：时间、用户ID、基站ID和基站位置信息，和/或用户通话记录。
3.根据权利要求2所述的用户动态行为分析方法，其特征在于，所述根据采集到的所述数据信息获得所述多个移动用户的动态行为特征的操作具体包括：
根据所述时间、用户ID、基站ID和基站位置信息获得所述多个移动用户的移动轨迹。
4.根据权利要求3所述的用户动态行为分析方法，其特征在于，所述根据所述时间、用户ID、基站ID和基站位置信息获得所述多个移动用户的移动轨迹具体包括：
根据所述数据信息获得所述多个移动用户在各个基站的出现次数；
当所述出现次数大于预设的阈值时，提取所述移动用户在该基站的位置信息，并生成所述用户的移动轨迹。
5.根据权利要求3或4所述的用户动态行为分析方法，其特征在于，所述分析所述动态行为特征随时间变化的情况，获得相似变化情况的多个移动用户的动态行为特征的操作具体包括：
根据所述多个移动用户的移动轨迹建立时间位置矩阵；
通过对所述时间位置矩阵进行聚类，获得移动轨迹随时间变化情况相似的多个移动用户的移动轨迹。
6.根据权利要求5所述的用户动态行为分析方法，其特征在于，通过Bicluster算法对所述时间位置矩阵进行聚类。
7.根据权利要求2所述的用户动态行为分析方法，其特征在于，所述根据采集的所述数据信息获得所述多个移动用户的动态行为特征的操作具体包括：根据多个移动用户的用户通话记录分析在一段时间内在每个基站的通话频度。
8.根据权利要求7所述的用户动态行为分析方法，其特征在于，所述分析所述动态行为特征随时间变化的情况，获得相似变化情况的多个移动用户的动态行为特征的操作具体包括：
根据所述一段时间内在多个基站的通话频度建立时间频度矩阵；
对所述时间频度矩阵进行聚类，获得通话频度随时间变化相似的多个基站。
9.根据权利要求8所述的用户动态行为分析方法，其特征在于，使用KMeans或DBSCAN算法对所述时间频度矩阵进行聚类。
10.一种用户动态行为分析装置，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于从多个基站采集多个移动用户的数据信息；
数据分析模块，用于根据采集到的所述多个移动用户的数据信息分析用户的动态行为特征；
特征分析模块，用于分析所述动态行为特征随时间变化的情况，获得相似变化情况的动态行为特征。
11.根据权利要求10所述的用户动态行为分析装置，其特征在于，所述用户数据包括：时间、用户ID、基站ID和基站位置信息，和/或用户通话记录。
12.根据权利要求11所述的用户动态行为分析装置，其特征在于，所述数据分析模块包括：移动轨迹分析子模块，用于根据所述时间、用户ID、基站ID和基站位置信息分析多个移动用户的移动轨迹。
13.根据权利要求12所述的用户动态行为分析装置，其特征在于，所述移动轨迹分析子模块，进一步用于分析多个移动用户在各个基站的出现次数，当所述出现次数大于预设的阈值时，提取所述移动用户在该基站的位置信息，并生成所述移动用户的移动轨迹。
14.根据权利要求12或13所述的用户动态行为分析装置，其特征在于，所述特征分析模块包括：
第一矩阵生成子模块，用于根据所述多个移动用户的移动轨迹生成时间位置矩阵；
第一聚类分析子模块，用于通过对所述时间位置矩阵进行聚类，获得移动轨迹随时间变化情况相似的多个移动用户的移动轨迹。
15.根据权利要求11所述的用户动态行为分析装置，其特征在于，所述数据分析模块包括：通话频度分析子模块，用于根据所述多个移动用户的用户通话记录分析在一段时间内在每个基站的通话频度。
16.根据权利要求15中所述的用户动态行为分析装置，其特征在于，所述特征分析模块包括：
第二矩阵生成子模块，用于根据所述一段时间内在多个基站的通话频度建立时间频度矩阵；
第二聚类分析子模块，用于对所述时间频度矩阵进行聚类，获得通话频度随时间变化相似的多个基站。
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