CN102547554B - 基于移动用户行为的移动业务推荐方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于移动用户行为的移动业务推荐方法，包括：从移动用户和终端采集信息，信息包括移动用户和终端的基本信息、移动业务分类信息、移动用户账单以及辅助信息，接收移动用户输入的内容，对内容进行预处理，并将内容存至数据库，根据数据挖掘算法信息进行预处理，并将预处理的结果转换为规则文件，根据信息、内容和规则文件构建本体模型，并对本体模型进行一致性检测，根据本体模型和规则文件查询辅助信息，并将查询结果对应的业务推荐给移动用户。本发明实现了为移动用户推荐个性化的业务推荐功能和发现移动业务潜在的移动用户群体的客户发现功能。

Description

基于移动用户行为的移动业务推荐方法
技术领域
本发明涉及移动互联网领域，具体涉及一种基于移动用户行为的移动业务推荐方法。
背景技术
随着3G网络的稳定与成熟，各大运营商进入多个业务领域，电信运营商之间的竞争已从争夺移动用户阶段逐渐转变为保持移动用户保有量和挖掘移动用户的用户平均收入(Average Revenue Per User，简称ARPU)的竞争。而语音资费的不断下调，迫使电信运营商寻求新的增长点，推出了多种数据业务和增值业务。随着运营商套餐服务种类的增加，如何推荐适合移动用户的业务和为特定业务发现潜在客户群体成为一个关键问题。目前，为移动用户推荐适合的业务是采用人工方式进行，其准确率和效率低下。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于移动用户行为的移动业务推荐方法，其可精确并高效地为移动用户推荐适合的业务。
本发明是通过以下技术方案实现的：
一种基于移动用户行为的移动业务推荐方法，包括以下步骤：
(1)从移动用户和终端采集信息，信息包括移动用户和终端的基本信息、移动业务分类信息、移动用户账单以及辅助信息；
(2)接收移动用户输入的内容，对内容进行预处理，并将内容存至数据库；
(3)根据数据挖掘算法信息进行预处理，并将预处理的结果转换为规则文件；
(4)根据信息、内容和规则文件构建本体模型，并对本体模型进行一致性检测；
(5)根据本体模型和规则文件查询辅助信息，并将查询结果对应的业务推荐给移动用户。
基本信息包括移动用户的个人基本信息表和移动终端使用信息表，移动用户个人基本信息表用于采集移动用户的基本资料，包括社会化身份信息、年龄、性别和学历，社会化身份信息包括三种社会身份：家庭身份、工作身份和团队社会层次，移动终端使用信息表包括移动用户的终端能力、运营商、月平均数据流量和月账单，移动业务分类信息包括移动用户的娱乐信息表、社交通信信息表和移动上网信息表，娱乐信息表包括音乐、视频、电影和资讯，社交通信信息表包括微博、人人网、qq和飞信，移动上网信息表包括新闻、电子邮箱和浏览的网页，移动用户账单用于记录移动用户当月使用移动业务的详细资费数据，并包含总账单、数据业务账单和增值业务账单，辅助信息包括移动业务信息查询表和反馈信息表，移动业务信息查询表用于将移动业务按照要求编号，并将其分为三类业务：基本业务、数据业务和增值业务，反馈信息表用于收集移动用户在移动营销中使用业务的情况，移动用户输入的内容包括电话号码、移动业务的名称、规则文件。
步骤(2)包括以下子步骤：
(2-1)接收移动用户输入的内容，
(2-2)对移动用户输入的内容进行格式化，以获得移动用户的电话号码，
(2-3)将移动用户输入的内容和移动用户的电话号码存入数据库。
步骤(3)包括以下子步骤：
(3-1)对信息的数据有效性进行分析，以去掉不合理的数据，对残缺的数据进行补齐和置空操作，对有误的数据进行纠正，并按照数据挖掘的需要，对信息进行统计意义上的变量组合和非线性变换，
(3-2)读取信息中的移动娱乐行为和移动旅游观光行为，利用数据挖掘算法对移动娱乐行为和移动旅游观光行为进行处理，并输出处理结果，
(3-3)读取信息中移动业务类型，利用数据挖掘算法对移动业务类型进行处理，并输出处理结果，
(3-4)按照XML格式将上述步骤(3-3)和(3-4)的处理结果转换为规则文件。
步骤(4)包括以下子步骤：
(4-1)读取信息、内容和规则文件，
(4-2)利用WEB本体语言格式对信息、内容和规则文件进行处理，以生成WEB本体语言格式的本体模型，以个人基本信息表、移动终端使用信息表、娱乐信息表、社交通信信息表、移动上网信息表、移动业务信息查询表和反馈信息表的列名作为本体模型中类的属性，移动用户的电话号码作为本体模型中类的属性，
(4-3)解析规则文件，并将解析后的规则文件导入本体模型中，以对本体模型进行一致性检测。
步骤(5)包括以下子步骤：
(5-1)根据本体模型的属性和规则文件获得移动业务信息查询表的属性值范围，
(5-2)根据移动业务信息查询表的属性值范围查询本体模型，以确定处于属性值范围内的业务，
(5-3)将业务按照加权信息降序排列，并选择排名最靠前的业务推荐给移动用户。
本发明具有以下的优点和技术效果：本发明是基于采集的移动用户和移动业务大量相关数据，采用数据挖掘技术发现数据之间潜在的关系，并对每一个移动用户和业务建立完整的本体描述模型，因此达到精准服务和精准营销的目的，提升移动运营商的服务质量和移动用户的移动用户体验。
附图说明
图1为本发明基于移动用户行为的移动业务推荐方法的流程图。
图2为本发明方法中步骤(2)的细化流程图。
图3为本发明方法中步骤(3)的细化流程图。
图4为本发明方法中步骤(4)的细化流程图。
图5为本发明方法中步骤(5)的细化流程图。
具体实施方式
以下首先对本发明的技术术语进行解释和说明：
数据挖掘：是指从大量的实际应用数据中，提取隐含的、有用的信息和知识的过程。
规则文件：记录数据挖掘结果的xml格式文件。
如图1所示，本发明基于移动用户行为的移动业务推荐方法包括以下步骤：
(1)从移动用户和终端采集信息，信息包括移动用户和终端的基本信息、移动业务分类信息、移动用户账单以及辅助信息；
(2)接收移动用户输入的内容，对内容进行预处理，并将内容存至数据库；
(3)根据数据挖掘算法信息进行预处理，并将预处理的结果转换为规则文件；
(4)根据信息、内容和规则文件构建本体模型，并对本体模型进行一致性检测；
(5)根据本体模型和规则文件查询辅助信息，并将查询结果对应的业务推荐给移动用户。
基本信息包括移动用户的个人基本信息表和移动终端使用信息表；
移动用户个人基本信息表用于采集移动用户的基本资料，包括社会化身份信息、年龄、性别和学历，社会化身份信息包括三种社会身份：家庭身份、工作身份和团队社会层次；
移动终端使用信息表包括移动用户的终端能力、运营商、月平均数据流量和月账单；
移动业务分类信息包括移动用户的娱乐信息表、社交通信信息表和移动上网信息表；
娱乐信息表包括音乐、视频、电影和资讯；
社交通信信息表包括微博、人人网、qq和飞信；
移动上网信息表包括新闻、电子邮箱和浏览的网页；
移动用户账单用于记录移动用户当月使用移动业务的详细资费数据，并包含总账单、数据业务账单和增值业务账单；
辅助信息包括移动业务信息查询表和反馈信息表；
移动业务信息查询表用于将移动业务按照要求编号，并将其分为三类业务：基本业务、数据业务和增值业务；
反馈信息表用于收集移动用户在移动营销中使用业务的情况；
移动用户输入的内容包括电话号码、移动业务的名称、规则文件。
如图2所示，本发明方法(2)包括以下子步骤：
(2-1)接收移动用户输入的内容；
(2-2)对移动用户输入的内容进行格式化，以获得移动用户的电话号码；
(2-3)将移动用户输入的内容和移动用户的电话号码存入数据库。
如图3所示，本发明方法(3)包括以下子步骤：
(3-1)对信息的数据有效性进行分析，以去掉不合理的数据，对残缺的数据进行补齐和置空操作，对有误的数据进行纠正，并按照数据挖掘的需要，对信息进行统计意义上的变量组合和非线性变换；
(3-2)读取信息中的移动娱乐行为和移动旅游观光行为，利用数据挖掘算法对移动娱乐行为和移动旅游观光行为进行处理，并输出处理结果；
(3-3)读取信息中移动业务类型，利用数据挖掘算法对移动业务类型进行处理，并输出处理结果；
(3-4)按照XML格式将上述步骤(3-3)和(3-4)的处理结果转换为规则文件。
如图4所示，本发明方法(4)包括以下子步骤：
(4-1)读取信息、内容和规则文件；
(4-2)利用WEB本体语言(Web Ontology Language，简称OWL)格式对信息、内容和规则文件进行处理，以生成WEB本体语言格式的本体模型，以个人基本信息表、移动终端使用信息表、娱乐信息表、社交通信信息表、移动上网信息表、移动业务信息查询表和反馈信息表的列名作为本体模型中类的属性，移动用户的电话号码作为本体模型中类的属性；
(4-3)解析规则文件，并将解析后的规则文件导入本体模型中，以对本体模型进行一致性检测。
如图5所示，本发明方法(5)包括以下子步骤：
(5-1)根据本体模型的属性和规则文件获得移动业务信息查询表的属性值范围；
(5-2)根据移动业务信息查询表的属性值范围查询本体模型，以确定处于属性值范围内的业务；
(5-3)将业务按照加权信息降序排列，并选择排名最靠前的业务推荐给移动用户。

Claims (4)

1.一种基于移动用户行为的移动业务推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)从移动用户和终端采集信息，所述信息包括移动用户和终端的基本信息、移动业务分类信息、移动用户账单以及辅助信息，所述辅助信息包括移动业务信息查询表和反馈信息表；
(2)接收所述移动用户输入的内容，对所述内容进行预处理，并将所述内容存至数据库，所述移动用户输入的内容包括电话号码、移动业务的名称、规则文件；本步骤包括以下子步骤：
(2-1)接收所述移动用户输入的内容；
(2-2)对所述移动用户输入的内容进行格式化，以获得所述移动用户的电话号码；
(2-3)将所述移动用户输入的内容和所述移动用户的电话号码存入所述数据库；
(3)根据数据挖掘算法对所述采集信息进行预处理，并将预处理的结果转换为规则文件，其中规则文件是记录数据挖掘结果的xml格式文件；本步骤包括以下子步骤：
(3-1)对所述信息的数据有效性进行分析，以去掉不合理的数据，对残缺的数据进行补齐和置空操作，对有误的数据进行纠正，并按照数据挖掘的需要，对所述信息进行统计意义上的变量组合和非线性变换；
(3-2)读取所述信息中的移动娱乐行为和移动旅游观光行为，利用数据挖掘算法对所述移动娱乐行为和移动旅游观光行为进行处理，并输出处理结果；
(3-3)读取所述信息中移动业务类型，利用数据挖掘算法对所述移动业务类型进行处理，并输出处理结果；
(3-4)按照XML格式将上述步骤(3-2)和(3-3)的处理结果转换为规则文件；
(4)根据所述信息、所述内容以及转换得到的规则文件构建本体模型，并对所述本体模型进行一致性检测；
(5)根据所述本体模型和所述移动用户输入的规则文件查询所述辅助信息，并将查询结果对应的业务推荐给所述移动用户。
2.根据权利要求1所述的移动业务推荐方法，其特征在于，
所述基本信息包括所述移动用户的个人基本信息表和移动终端使用信息表；
所述移动用户个人基本信息表用于采集所述移动用户的基本资料，包括社会化身份信息、年龄、性别和学历，所述社会化身份信息包括三种社会身份：家庭身份、工作身份和团队社会层次；
所述移动终端使用信息表包括所述移动用户的终端能力、运营商、月平均数据流量和移动用户账单；
所述移动业务分类信息包括所述移动用户的娱乐信息表、社交通信信息表和移动上网信息表；
所述娱乐信息表包括音乐、视频、电影和资讯；
所述社交通信信息表包括微博、人人网、qq和飞信；
所述移动上网信息表包括新闻、电子邮箱和浏览的网页；
所述移动用户账单用于记录所述移动用户当月使用移动业务的详细资费数据，并包含总账单、数据业务账单和增值业务账单；
所述移动业务信息查询表用于将移动业务按照要求编号，并将其分为三类业务：基本业务、数据业务和增值业务；
所述反馈信息表用于收集所述移动用户在移动营销中使用业务的情况。
3.根据权利要求2所述的移动业务推荐方法，其特征在于，所述步骤(4)包括以下子步骤：
(4-1)读取所述信息、所述内容和所述规则文件；
(4-2)利用WEB本体语言格式对所述信息、所述内容和所述规则文件进行处理，以生成所述WEB本体语言格式的本体模型，以所述个人基本信息表、移动终端使用信息表、娱乐信息表、社交通信信息表、移动上网信息表、移动业务信息查询表和反馈信息表的列名作为所述本体模型中类的属性，所述移动用户的电话号码作为所述本体模型中类的属性；
(4-3)解析所述规则文件，并将解析后的规则文件导入所述本体模型中，以对所述本体模型进行一致性检测。
4.根据权利要求3所述的移动业务推荐方法，其特征在于，所述步骤(5)包括以下子步骤：
(5-1)根据所述本体模型的属性和所述规则文件获得所述移动业务信息查询表的属性值范围；
(5-2)根据所述移动业务信息查询表的属性值范围查询所述本体模型，以确定处于所述属性值范围内的业务；
(5-3)将所述业务按照加权信息降序排列，并选择排名最靠前的业务推荐给所述移动用户。
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