CN104244271B - 一种室内稳定用户的识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种室内稳定用户的识别方法,该方法首先采集MC接口的全量信令数据,生成全网用户业务记录表,之后根据全网用户业务记录表,对全网用户进行分类,并根据分类结果识别出全网用户中的室内稳定用户。该方法基于对信令数据的深度挖掘,能够识别出发生手机业务的室内稳定用户,弥补了现有技术中室内无线网络质量分析的缺陷和空白,解决了室内外用户区分的问题,为建立准确评估室内用户感知质量的监控评估体系,实现对室内无线网络的监控和评估奠定了基础。
Description
技术领域
本发明涉及移动通信技术领域,具体涉及一种室内稳定用户的识别方法。
背景技术
目前移动通信网络建设中,出于深度覆盖和吸收话务的目的,室内分布系统(简称室分系统)成为建设的重点,而且往往这些室分系统所覆盖的都是些重要区域。移动通信网络现网约有70%以上的业务量发生在室内,并且70%-75%的客户投诉发生在室内。室内测试工作量大,覆盖和数据不全面;话务统计无法区分室内场景;室分系统覆盖有限,室分系统性能质量“不等于”室内网络质量。
目前移动通信领域2G\3G\4G的室内稳定用户的识别尚属于空白领域,本发明真是针对该问题而提出了室内稳定用户的识别方法,为实现对室内无线网络质量的监控和评估提供基础。
发明内容
针对现有技术中存在的缺陷,本发明的目的在于提供一种室内稳定用户的识别方法,通过该方法识别出发生手机业务的室内稳定用户。
为实现上述目的,本发明采用的技术方案如下:
一种室内稳定用户的识别方法,包括以下步骤:
(1)采集MC接口的全量信令数据,生成全网用户业务记录表;
(2)根据全网用户业务记录表,识别出全网用户中的室内稳定用户;识别全网用户中的室内稳定用户的具体方式为:
(2-1)根据全网用户业务记录表对全网用户进行分类,分类方式为:
1)将全网用户中在设定时间I内活动半径小于设定距离I的用户记为第1类用户集;所述活动半径根据用户进行业务时所占用的小区位置确定;
2)除第1类用户集之外,将在所述设定时间I内进行业务时所占用的任一小区A与该设定时间之前的设定时间II内进行业务时所占用的任一小区B为邻区或者是同一小区、且在所述设定时间I内进行业务时所占用的任一小区C与该设定时间之前的设定时间III内进行业务时所占用的任一小区D为邻区或者是同一小区的用户记为第2类用户集;
3)除第1类用户集和第2类用户集之外,将在所述设定时间I内进行的任意相邻两次业务的距离间隔和速度间隔大于设定距离II和设定速度的用户记为第3类用户集;所述距离间隔是指两次业务所占用的小区之间的距离;所述速度间隔是指距离间隔与两次业务开始的时间差的比值;
4)将第1类用户集中,在设定时间I之前的设定时间II内的最后一个业务所占用小区的经纬度与设定时间I内用户的经纬度之间的距离、且在设定时间I之后的设定时间III内的第一个业务所占用小区的经纬度与设定时间I内用户的经纬度之间的距离均大于设定距离III的用户记为第4类用户集;所述用户的经纬度根据用户进行业务时所占用的小区的经纬度确定;
(2-2)根据对全网用户的分类结果,确定出全网用户中的稳定室内用户,识别方式为:
室内稳定用户=(第1类用户集-第4类用户集)+第2类用户集+第3类用户集。
进一步,如上所述的一种室内稳定用户的识别方法,步骤(1)中,所述用户业务记录表中包括用户的IMSI号码、进行业务的时间、进行业务时所属小区以及业务类型。
进一步,如上所述的一种室内稳定用户的识别方法,步骤(2)中,所述室内稳定用户是指在设定时间段内占用室分小区的用户和在一个或者几个室外宏站小区进行附着的室内用户。
进一步,如上所述的一种室内稳定用户的识别方法,所述设定时间I为1小时。
进一步,如上所述的一种室内稳定用户的识别方法,步骤1)中,根据用户进行业务时所占用的小区的经纬度确认用户活动半径,具体方式为:
a.计算设定时间I内用户的经纬度,计算方式为:
设某用户在设定时间I分别在n个小区中有业务记录,n个小区编号记为C1、C2、…、Cn,n个小区对应的经纬度记为(LON1,LAT1)、(LON2,LAT2)、…、(LONn,LATn),则该设定时间I内用户的经纬度计算公式为:
该用户的经度LONavg为:
该用户纬度LATavg为:
b.根据设定时间I内用户的经纬度计算用户的活动半径,计算公式为:
活动半径=MAX{DISTANCE[(LONi,LATi),(LONavg,LATavg)]}
其中,DISTANCE[(LONi,LATi),(LONavg,LATavg)]表示i个小区的经纬度与用户经纬度之间的距离。
进一步,如上所述的一种室内稳定用户的识别方法,步骤2)中,所述设定时间II为1小时。
进一步,如上所述的一种室内稳定用户的识别方法,步骤2)中,所述设定时间III为1小时。
本发明的有益效果在于:本发明所述的方法基于对信令数据的深度挖掘,能够识别出发生手机业务的室内稳定用户,解决了室内外用户区分的问题,为建立准确评估室内用户感知质量的监控评估体系,实现对室内无线网络的监控和评估奠定了基础。
附图说明
图1为本发明具体实施方式中一种室内稳定用户的识别方法的流程图。
具体实施方式
下面结合说明书附图与具体实施方式对本发明做进一步的详细说明。
图1示出了本发明具体实施方式中一种室内稳定用户的识别方法的流程图,该方法主要包括以下步骤:
步骤S1:采集MC接口的全量信令数据,生成全网用户业务记录表;
MC接口是MSC Server(移动交换中心服务器)与MGW(Media GateWay媒体网关)间的接口,MSC Server通过MC接口对MGW的承载连接行为进行控制和监视。MC接口包括A接口信令和Iu-cs接口信令。
本发明是基于对MC接口信令的深度挖掘,即对A+Iu-cs接口信令的挖掘。首先,采集MC接口的全量信令数据,并根据采集的全量信令数据生成全网用户业务记录表。其中,用户业务记录表中包括了用户的IMSI号码、进行业务的时间、进行业务时所属小区(LAC/CI)以及业务类型。全网用户业务记录表中记录的上述各项数据的使用及作用如下:
进行业务的时间:记录用户进行业务的时间
LAC/CI:用于区分用户进行业务时所属小区,并根据基站数据库查询此小区的是否是覆盖室内的小区;
IMSI号码:用户号码,用于区分用户;
业务类型:用于区分用户所进行的业务类型,一般义务类型包括通话、短信、位置更新、寻呼以及切换等,用户每进行一次业务,网络就会记录一次用户的位置信息。
根据MC接口的全量信令数据生成业务记录表是本领域的现有技术,本实施方式中全网用户业务记录表可以采用以下表1中所示的样式:
时间 | LAC | CI | IMSI | 业务类型 |
2011-9-5 0:38 | 18427 | 59600 | 4600****1225622 | 20 |
2011-9-5 0:38 | 18424 | 54560 | 4600****3454309 | 160 |
2011-9-5 0:38 | 18422 | 59010 | 4600****7082089 | 160 |
2011-9-5 0:38 | 18424 | 54930 | 4600****3434660 | 160 |
2011-9-5 0:38 | 18426 | 42040 | 4600****1023919 | 128 |
2011-9-5 0:37 | 18427 | 59600 | 4600****1520991 | 1 |
表1
其中,本实施方式中的全网用户业务记录表中记录的业务包括A接口业务和Iu-cs接口业务,A接口业务类型分类表和Iu-cs接口业务类型分类表是不同的,分别如表2和表3所示:
业务类型 | 含义 |
0 | 位置业务类型 |
192 | 开机 |
4 | 主叫短信 |
252 | 寻呼事变 |
20 | 被叫短信 |
224 | 关机 |
1 | 主叫 |
128 | 正常位置区更新 |
17 | 被叫 |
160 | 周期性位置区更新 |
表2
业务类型 | 含义 |
1 | 语音业务 |
3 | 短信业务 |
4 | 位置更新业务 |
表3
步骤S2:根据全网用户业务记录表,识别出全网用户中的室内稳定用户;
所述的室内稳定用户是指长期有规律的占用室分小区的用户和在一个或者几个室外宏站小区进行附着的室内用户,即在一个较长的设定时间段内稳定占用室分小区(室内微蜂窝)或者稳定附着(附着是指手机占用无线网络)在一个或者几个室外宏站小区(室外宏蜂窝)。
本实施方式中识别全网用户中的室内稳定用户的具体方式为:
(1)根据全网用户业务记录表对全网用户进行分类;
本实施方式中依据用户的行为逻辑方式及大数据挖掘方法对全网用户进行分类,具体分类方式为:
1)将全网用户中在设定时间I内活动半径小于设定距离I(图1中所示的m米)的用户记为第1类用户集;所述活动半径根据用户进行业务时所占用的小区位置确定;本实施方式中,所述设定时间I为1小时,设定距离I为1km;
2)除第1类用户集之外,将在所述设定时间I内进行业务时所占用的任一小区A与该设定时间之前的设定时间II内进行业务时所占用的任一小区B为邻区或者是同一小区、且在所述设定时间I内进行业务时所占用的任一小区C与该设定时间之前的设定时间III内进行业务时所占用的任一小区D为邻区或者是同一小区的用户记为第2类用户集;本实施方式中,所述设定时间II为1小时,设定时间III为1小时;
3)除第1类用户集和第2类用户集之外,将在所述设定时间I内进行的任意相邻两次业务的距离间隔和速度间隔大于设定距离II(即图1的Xkm,)和设定速度(及图1中的Ykm/h)的用户记为第3类用户集;所述距离间隔是指两次业务所占用的小区之间的距离;所述速度间隔是指距离间隔与两次业务开始的时间差的比值;本实施方式中,设定距离II为4km,设定速度为400km/h;
4)将第1类用户集中,在设定时间I之前的设定时间II内的最后一个业务所占用小区的经纬度与设定时间I内用户的经纬度之间的距离、且在设定时间I之后的设定时间III内的第一个业务所占用小区的经纬度与设定时间I内用户的经纬度之间的距离均大于设定距离III(图1中的n米)的用户记为第4类用户集;所述用户的经纬度根据用户进行业务时所占用的小区的经纬度确定;本实施方式中,设定距离III为1km;
需要说明的是,本实施方式中上述个步骤中的设定时间、设定距离及设定速度等,取值都不是唯一的,可以根据不同的网络情况及不同的需要进行调整。上述小区A、B、C、D可以是相同的小区,也可以是不同的小区。
(2)根据对全网用户的分类结果,确定出全网用户中的稳定室内用户,识别方式为:
室内稳定用户=(第1类用户集-第4类用户集)+第2类用户集+第3类用户集。
本实施方式的步骤1)中,根据用户进行业务时所占用的小区的经纬度确认活动半径,具体方式为:
a.计算设定时间I内用户的经纬度,计算方式为:
设某用户在设定时间I分别在n个小区中有业务记录,n个小区编号记为C1、C2、…、Cn,n个小区对应的经纬度记为(LON1,LAT1)、(LON2,LAT2)、…、(LONn,LATn),则该设定时间I内用户的经纬度计算公式为:
该用户的经度LONavg为:
该用户纬度LATavg为:
b.根据设定时间I内用户的经纬度计算用户的活动半径,计算公式为:
活动半径=MAX{DISTANCE[(LONi,LATi),(LONavg,LATavg)]}
其中,DISTANCE[(LONi,LATi),(LONavg,LATavg)]表示i个小区的经纬度与用户经纬度之间的距离。即计算用户的经纬度与其进行业务的n小区的经纬度之间的距离中,其中距离最大值确定为用户的活动半径。
此外,本实施方式中,在计算设定时间I内用户的经纬度时,若一个(即LAC与CI相同)在该设定时间I内出现多次,那么该小区的经纬度也要做多次计算,以防止不同用户的经纬度相同。
步骤3)中,在确定第3类用户集时,当用户在设定时间I内出现疑似高层信号漂移行为时的前后两次业务不做经纬度平均计算。但若该时段该用户只出现两次业务,则该用户的经纬度确定为第一次进行业务的小区的经纬度。
下面结合具体实施例对本发明的方法进行进一步说明。
实施例
设某一用户在9:00到10:00发生了多次事件即进行了多次手机业务,该用户的业务记录表如下表所示:
时间 | imsi(用户标识) | 发生的业务 | LAC(占用的位置区) | CI(占用的小区) | 小区经度 | 小区纬度 |
8:50 | 46000******1234 | 主叫 | 1234 | 10001 | 116.12345 | 43.12345 |
9:01 | 46000******1234 | 主叫 | 1234 | 10001 | 116.12345 | 43.12345 |
9:02 | 46000******1234 | 被叫 | 1234 | 10002 | 116.12345 | 43.12678 |
9:03 | 46000******1234 | 主叫短信 | 1234 | 10003 | 116.12345 | 43.12891 |
9:04 | 46000******1234 | 被叫短信 | 1234 | 10004 | 116.12345 | 43.13796 |
9:05 | 46000******1234 | 寻呼 | 1234 | 10001 | 116.12345 | 43.12345 |
9:06 | 46000******1234 | 位置更新 | 1234 | 10001 | 116.12345 | 43.12345 |
9:07 | 46000******1234 | 主叫 | 1234 | 10001 | 116.12345 | 43.12345 |
9:08 | 46000******1234 | 切换 | 1234 | 10002 | 116.12345 | 43.12345 |
9:09 | 46000******1234 | 切换 | 1234 | 10003 | 116.12345 | 43.12345 |
9:10 | 46000******1234 | 挂机 | 1234 | 10001 | 116.12345 | 43.12345 |
10:10 | 46000******1234 | 主叫 | 1234 | 10001 | 116.12345 | 43.12345 |
根据该用户的业务记录表,采用本实施方式中上述识别全网用户中的室内稳定用户的方式对用户的类型进行判断:经计算该用户符合分类方式第1)步判断条件,在9:00-10:00这一小时内的所有业务的经纬度在一个半径小于500米的圆内,且不符合第4)步判断条件,即该用户只符合第1类用户集的判断,根据公式“室内稳定用户=(第1类用户集-第4类用户集)+第2类用户集+第3类用户集”则可以判断该用户属于室内稳定用户。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其同等技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (7)
1.一种室内稳定用户的识别方法,包括以下步骤:
(1)采集MC接口的全量信令数据,生成全网用户业务记录表,所述MC接口是MSC Server移动交换中心服务器与Media GateWay媒体网关间的接口;
(2)根据全网用户业务记录表,识别出全网用户中的室内稳定用户;识别全网用户中的室内稳定用户的具体方式为:
(2-1)根据全网用户业务记录表对全网用户进行分类,分类方式为:
1)将全网用户中在设定时间I内活动半径小于设定距离i的用户记为第1类用户集;所述活动半径根据用户进行业务时所占用的小区位置确定;
2)除第1类用户集之外,将在所述设定时间I内进行业务时所占用的任一小区A与该设定时间之前的设定时间II内进行业务时所占用的任一小区B为邻区或者是同一小区、且在所述设定时间I内进行业务时所占用的任一小区C与该设定时间之前的设定时间III内进行业务时所占用的任一小区D为邻区或者是同一小区的用户记为第2类用户集;
3)除第1类用户集和第2类用户集之外,将在所述设定时间I内进行的任意相邻两次业务的距离间隔和速度间隔大于设定距离ii和设定速度的用户记为第3类用户集;所述距离间隔是指两次业务所占用的小区之间的距离;所述速度间隔是指距离间隔与两次业务开始的时间差的比值;
4)将第1类用户集中,在设定时间I之前的设定时间II内的最后一个业务所占用小区的经纬度与设定时间I内用户的经纬度之间的距离、且在设定时间I之后的设定时间III内的第一个业务所占用小区的经纬度与设定时间I内用户的经纬度之间的距离均大于设定距离iii的用户记为第4类用户集;所述用户的经纬度根据用户进行业务时所占用的小区的经纬度确定;
(2-2)根据对全网用户的分类结果,确定出全网用户中的稳定室内用户,识别方式为:
室内稳定用户=(第1类用户集-第4类用户集)+第2类用户集+第3类用户集。
2.如权利要求1所述的一种室内稳定用户的识别方法,其特征在于:步骤(1)中,所述用户业务记录表中包括用户的IMSI号码、进行业务的时间、进行业务时所属小区以及业务类型。
3.如权利要求1所述的一种室内稳定用户的识别方法,其特征在于:步骤(2)中,所述室内稳定用户是指在设定时间段内占用室分小区的用户和在一个或者几个室外宏站小区进行附着的室内用户。
4.如权利要求1所述的一种室内稳定用户的识别方法,其特征在于:步骤1)中,所述设定时间I为1小时。
5.如权利要求1所述的一种室内稳定用户的识别方法,其特征在于:步骤1)中,根据用户进行业务时所占用的小区的经纬度确认用户活动半径,具体方式为:
a.计算设定时间I内用户的经纬度,计算方式为:
设某用户在设定时间I分别在n个小区中有业务记录,n个小区编号记为C1、C2、…、Cn,n个小区对应的经纬度记为(LON1,LAT1)、(LON2,LAT2)、…、(LONn,LATn),则该设定时间I内用户的经纬度计算公式为:
该用户的经度LONavg为:
<mfrac>
<mrow>
<msubsup>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</msubsup>
<msub>
<mi>C</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>*</mo>
<msub>
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<mi>i</mi>
</msub>
</mrow>
<mrow>
<msubsup>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</msubsup>
<msub>
<mi>C</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
</mrow>
</mfrac>
该用户纬度LATavg为:
<mfrac>
<mrow>
<msubsup>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</msubsup>
<msub>
<mi>C</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>*</mo>
<msub>
<mi>LAT</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
</mrow>
<mrow>
<msubsup>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</msubsup>
<msub>
<mi>C</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
</mrow>
</mfrac>
b.根据设定时间I内用户的经纬度计算用户的活动半径,计算公式为:
活动半径=MAX{DISTANCE[(LONi,LATi),(LONavg,LATavg)]}
其中,DISTANCE[(LONi,LATi),(LONavg,LATavg)]表示i个小区的经纬度与用户经纬度之间的距离。
6.如权利要求1所述的一种室内稳定用户的识别方法,其特征在于:步骤2)中,所述设定时间II为1小时。
7.如权利要求1所述的一种室内稳定用户的识别方法,其特征在于:步骤2)中,所述设定时间III为1小时。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |