CN105812593A - 对用户进行分级的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种对用户进行分级的方法所述方法包括：获取用户的通话详单，并从通话详单中选出有效通话记录；利用所述有效通话记录生成统计结果，所述统计结果包括预定周期内每个用户向其他用户通话的次数以及每次通话的时长；根据所述统计结果建立有向有权图；根据有向有权图生成每个用户对其他用户增加的影响力；根据每个用户对其他用户增加的影响力生成转移矩阵；根据转移矩阵生成每个用户的影响力因子；按照各个用户的影响力因子的大小将多个用户划分为多个不同的等级。本发明还提供一种执行上述方法的装置。本发明基于用户的通话详单，利用马尔科夫链计算方法对用户的影响力进行计算，能够更加真实、准确、有效地对用户的影响力进行评价。

Description

对用户进行分级的方法及装置

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种对用户进行分级的方法和执行该方法的装置。

背景技术

通信技术公司为众多的用户提供通信服务，为了使服务更具有针对性，通常需要将众多的用户划分为多种不同的级别，针对不同级别的用户提供不同类型的服务，以提高用户的满意程度。

现有技术中，通信服务公司通常会根据用户订购的消费套餐对用户进行分级。但是，单纯按照消费套餐对用户进行分级忽略了一些以语音沟通为主的用户，从而降低了这部分人的满意程度。

因此，如何准确地对用户进行分级成为本领域亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用户影响力的评价方法及装置，以真实、准确地评价用户的影响力。

为解决上述技术问题，作为本发明的第一个方面，提供一种对用户进行分级的方法，其中，所述方法包括：

获取用户的通话详单，并从所述通话详单中选出有效通话记录；

利用所述有效通话记录生成统计结果，所述统计结果包括预定周期内每个用户向其他用户通话的次数以及每次通话的时长；

根据所述统计结果建立有向有权图；

根据所述有向有权图生成每个用户对其他用户增加的影响力；

根据每个用户对其他用户增加的影响力生成转移矩阵；

根据所述转移矩阵生成每个用户的影响力因子；

按照各个用户的影响力因子的大小将多个用户划分为多个不同的等级。

优选地，所述有效通话记录包括以下信息：主叫信息、被叫信息、通话开始时间、通话结束时间、进行通话的设备的设备号、进行通话的卡号、进行通信的基站号。

优选地，所述有向有权图包括多个顶点和连接任意两个所述顶点的多条边；

所述根据所述统计结果建立有向有权图的步骤包括：

将各个用户设置为所述有向有权图的顶点；

将每个用户向其他用户拨打电话的方向设置为所述有向有权图的边的方向，所述边的两端分别为拨打电话的用户和接听电话的用户，所述边的权重为所述拨打电话的用户对所述接听电话的用户的拨打次数。

优选地，所述根据所述有向有权图生成每个用户对其他用户增加的影响力的步骤包括：

根据以下公式(1)计算每个用户对其他用户增加的影响力：

$R(j,i)=\frac{\underset{A=1}{\overset{N\left(ij\right)}{\Σ}}{T}_{(j,i)n}}{Z_j}---\left(1\right)$

其中，R(j,i)表示第j个用户对第i个用户增加的影响力，Z_j表示用户j通话的总时长，T_(j,i)A表示第j个用户对第i个用户的第A次通话的时长，N_(j,i)表示第j个用户对第i个用户的通话次数，A≤N_(j,i)；

所述根据每个用户对其他用户增加的影响力生成转移矩阵的步骤包括：

根据以下公式(2)生成所述转移矩阵：

$P=\left(\begin{array}{ccc}{R}_{11}& K& R_{1n}\\ M& O& M\\ R_{m1}& L& R_{mn}\end{array}\right)---\left(2\right)$

其中，P为所述转移矩阵。

优选地，根据所述转移矩阵生成每个用户的影响力因子的步骤包括：

利用公式(3)计算经过k步运算后的影响力矩阵：

利用马尔科夫链收敛定律，计算k趋向于无穷大时，经过k步运算后的影响力矩阵中的各个元素的值，获得的各个元素的值分别为各个用户的影响力因子；其中，

V(k)＝PV(k-1)(3)

其中，V(k)是经过k步运算后的影响力矩阵，V(k)中的各个元素分别为经过k步运算后各个用户的影响力因子，

V(k-1)为经过k-1步后的影响力矩阵，k为大于等于1的整数，中的各个元素分别为经过k-1步运算后各个用户的影响力因子，并且，利用公式(4)表示V(k-1)：

$V(k-1)=\left[\begin{array}{c}{W}_{(1,k-1)}\\ W_{(2,k-1)}\\ W_{(3,k-1)}\\ M\end{array}\right]---\left(4\right);$

k为运算次数，k为自然数，当k为1时，经过0步运算的影响力矩阵V(k)中的各个元素的值均为1。

作为本发明的另一方面，提供一种对通信用户进行分级的装置，其中，所述装置包括：

通话详单获取模块，所述通话详单获取模块用于获取用户的通话详单，并从所述通话详单中选出有效通话记录；

统计模块，所述统计模块的输入端与所述通话详单获取模块的输出端相连，以获取所述有效通话记录，且所述统计模块能够根据所有用户的有效通话记录生成统计结果，所述统计结果包括预定周期内每个用户向其他用户通话的次数以及每次通话的时长；

有向有权图建立模块，所述有向有权图建立模块的输入端与所述统计模块的输出端相连，以获取所述统计结果，所述有向有权图建立模块能够根据所述统计结果建立有向有权图；

数据处理模块，所述数据处理模块的输出端与所述有向有权图建立模块的输入端相连，以获取所述有向有权图，且所述数据处理模块能够根据所述有向有权图生成每个用户对其他用户增加的影响力、根据每个用户对其他用户增加的影响力生成转移矩阵以及根据所述转移矩阵生成每个用户的影响力因子；

等级划分模块，所述等级划分模块的输入端与所述数据处理模块的输出端相连，以获得每个用户的影响力因子，且所述等级划分模块能够按照各个用户的影响力因子的大小将多个用户划分为多个不同的等级。

优选地，所述有效通话记录包括以下信息：主叫信息、被叫信息、通话开始时间、通话结束时间、进行通话的设备的设备号、进行通话的卡号、进行通信的基站号。

优选地，所述有向有权图包括多个顶点和连接任意两个所述顶点的多条边；

有向有权图建立模块能够将各个用户设置为所述有向有权图的顶点，并且所述有向有权图建立模块能够将每个用户向其他用户拨打电话的方向设置为所述有向有权图的边的方向，所述边的两端分别为拨打电话的用户和接听电话的用户，所述边的权重为所述拨打电话的用户对所述接听电话的用户的拨打次数。

优选地，所述数据处理模块包括：

增加影响力计算子模块，所述增加影响力计算子模块的输入端形成为所述数据处理模块的输入端，所述增加影响力计算子模块能够根据所述有向有权图利用公式(1)生成每个用户对其他用户增加的影响力；

转移矩阵生成子模块，所述转移矩阵生成子模块的输入端与所述增加影响力计算子模块的输出端相连，所述转移矩阵生成子模块能够获取每个用户对其他用户增加的影响力，并且能够根据每个用户对其他用户增加的影响力利用公式(2)生成转移矩阵；

影响力因子生成子模块，所述影响力因子生成子模块能够根据所述转移矩阵生成每个用户的影响力因子；其中

$R(j,i)=\frac{\underset{A=1}{\overset{N\left(ij\right)}{\Σ}}{T}_{(j,i)n}}{Z_j}---\left(1\right)$

R(j,i)表示第j个用户对第i个用户增加的影响力，Z_j表示用户j通话的总时长，T_(j,i)A表示第j个用户对第i个用户的第A次通话的时长，N_(j,i)表示第j个用户对第i个用户的通话次数；

$P=\left(\begin{array}{ccc}{R}_{11}& K& R_{1n}\\ M& O& M\\ R_{m1}& L& R_{mn}\end{array}\right)---\left(2\right)$

P为所述转移矩阵。

优选地，所述影响力因子生成子模块包括影响力矩阵生成单元和影响力因子生成单元，

所述影响力矩阵生成单元能够利用公式(3)计算经过k步运算后的影响力矩阵；

所述影响力因子生成单元能够利用马尔科夫链收敛定律，计算k趋向于无穷大时，经过k步运算后的影响力矩阵中的各个元素的值，获得的各个元素的值分别为各个用户的影响力因子；其中，

V(k)＝PV(k-1)(3)

其中，V(k)是经过k步运算后的影响力矩阵，V(k)中的各个元素分别为经过k步运算后各个用户的影响力因子，

V(k-1)为经过k-1步后的影响力矩阵，k为大于等于1的整数，中的各个元素分别为经过k-1步运算后各个用户的影响力因子，并且，利用公式(4)表示V(k-1)：

$V(k-1)=\left[\begin{array}{c}{W}_{(1,k-1)}\\ W_{(2,k-1)}\\ W_{(3,k-1)}\\ M\end{array}\right]---\left(4\right);$

k为运算次数，k为自然数，当k为1时，经过0步运算的影响力矩阵V(k)中的各个元素的值均为1。

本发明基于用户的通话详单，从中获取有效的通话记录，消除了无效通话记录对统计结果的影响。并且，本发明利用马尔科夫链计算方法对用户的影响力进行计算，能够更加真实、准确、有效地对用户的影响力进行评价。

与运营商可根据最终得到的每个用户的影响力因子对用户的社会影响力进行评级，对影响力高的用户进行重点服务，有效提升企业形象。此外，本发明还可广泛应用于广告推广、舆情控制等场景，针对不同影响力的用户制定特殊的服务计划，提升用户满意度。

附图说明

附图是用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。

图1是提供的一种用户影响力的评价方法的流程图；

图2是本发明实施例一中的有向有权图的示意图；

图3是本发明实施例二提供的一种用户影响力的评价装置的示意图。

在附图中，110：通话详单获取模块，120：统计模块，130：有向有权图建立模块。140：数据处理模块，141：增加影响力计算子模块，142：转移矩阵生成子模块，143：影响力因子生成子模块，143a：影响力矩阵生成单元，143b：影响力因子生成单元，150：等级划分模块。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。

实施例一

如图1所示，作为本发明的实施例一，提供一种对用户进行分级的方法，其中，所述方法包括：

步骤101、获取用户的通话详单，并从所述通话详单中选出有效通话记录；

步骤102、利用所述有效通话记录生成统计结果，所述统计结果包括预定周期内每个用户向其他用户通话的次数以及每次通话的时长；

步骤103、根据所述统计结果建立有向有权图；

步骤104、根据所述有向有权图生成每个用户对其他用户增加的影响力；

步骤105、根据每个用户对其他用户增加的影响力生成转移矩阵；

步骤106、根据所述转移矩阵生成每个用户的影响力因子；

步骤107、按照各个用户的影响力因子的大小将多个用户划分为多个不同的等级。

语音通话是人与人之间最重要、最真实的沟通方式，本发明根据用户的通话详单来分析用户的社会影响力，统计出预定周期内每个用户对其联系人的拨打次数、接听次数和通话时长，构建出有向有权图，并基于该有向有权图计算每个用户的影响力因子，能够更加真实地反应每个用户在社会中的地位和影响力，因此，根据用户的影响力因子对客户进行分级更加准确。

用户的每条通信记录均包括很多信息，在用户的通信详单中，很多通信记录是不完整的，因此，不完整的通信记录不能算作有效的通信记录。例如，有很多诈骗电话是在对方手机响铃一下后就挂断的，这也形成为一个通信记录，但并不是有效的通信记录。在本发明所提供的方法中，从所述通话详单中选出有效通话记录，将无效的通信记录排除在外，可以使得统计结果更加准确。

利用本发明所提供的方法，运营商可根据最终得到的每个用户的影响力因子对用户的社会影响力进行评级，对影响力高的用户进行重点服务，有效提升企业形象。此外，本发明还可广泛应用于广告推广、舆情控制等场景，针对不同影响力的用户制定特殊的服务计划，提升用户满意度。

优选地，所述有效通话记录包括以下信息：主叫信息、被叫信息、通话开始时间、通话结束时间、进行通话的设备的设备号、进行通话的卡号、进行通信的基站号。

如果一条通话记录缺少上述信息中的任意一者，则不能够认为该通话记录是有效通话记录，应当将其排除在统计结果的范围之外。

在本发明中，基于马尔科夫链计算方法，根据每个用户对其他用户增加的影响力生成所述转移矩阵，所述转移矩阵为马尔科夫链中的转移矩阵。

本发明基于马尔科夫链计算方法对统计数据进行处理，以获取每个用户的影响力因子，本发明的计算方法更加简便有效，且针对性强。

具体地，所述有向有权图包括多个顶点和连接任意两个所述顶点的多条边；

所述根据所述统计结果建立有向有权图的步骤包括：

将各个用户设置为所述有向有权图的顶点；

将每个用户向其他用户拨打电话的方向设置为所述有向有权图的边的方向，所述边的两端分别为拨打电话的用户和接听电话的用户，所述边的权重为所述拨打电话的用户对所述接听电话的用户的拨打次数。

以图2为例，针对第1个用户、第2个用户、第三个用户，运营商从他们的通话详单中统计出预定周期内每个人对其每个联系人的拨打次数和接听次数，得出他们之间的通话情况如下：

第1个用户拨打第2个用户三次，三次通话的时长分别为10分钟、5分钟和20分钟，拨打第3个用户一次，通话时长为10分钟；

第2个用户拨打第3个用户两次，两次通话时长分别为10分钟和15分钟，拨打第1个用户一次，通话时长为20分钟；

第3个用户拨打第2个用户一次，通话时长为10分钟。

利用上述统计结果，可以构建如图2所示的有向有权图。在图2所示的有向有权图中，第1个用户、第2个用户、第3个用户均为该有向有权图中的顶点，他们之间拨打电话的方向代表该有向有权图的边。以第1个用户对第2个用户拨打电话为例，由于在预定周期内第1个用户一共对第2个用户拨打了3次电话，三次通话的时长分别为10分钟、5分钟和20分钟，那么相应边的权重为35，其余以此类推。

进一步地，所述根据所述有向有权图生成每个用户对其他用户增加的影响力的步骤包括：

根据以下公式(1)计算每个用户对其他用户增加的影响力：

$R(j,i)=\frac{\underset{A=1}{\overset{N\left(ij\right)}{\Σ}}{T}_{(j,i)n}}{Z_j}---\left(1\right)$

其中，R(j,i)表示第j个用户对第i个用户增加的影响力，Z_j表示用户j通话的总时长，T_(j,i)A表示第j个用户对第i个用户的第A次通话的时长，N_(j,i)表示第j个用户对第i个用户的通话次数；

所述根据每个用户对其他用户增加的影响力生成转移矩阵的步骤包括：

根据以下公式(2)生成所述转移矩阵：

$P=\left(\begin{array}{ccc}{R}_{11}& K& R_{1n}\\ M& O& M\\ R_{m1}& L& R_{mn}\end{array}\right)---\left(2\right)$

其中，P为所述转移矩阵。

通话记录包括两个非常重要的因素，一个是通话次数，一个是通话时长。在计算第j个用户对第i个用户增加的影响力时，综合考虑了上述两个因素，从而可以准确地计算出一个用户对另一个用户增加的影响力。需要解释的是，此处对用户的编号只是为了便于描述，而非对用户进行排序。

仍然以上述三个用户为例。如图2可知，第1个用户拨出总次数为4次，总通话时长为60分钟，拨打第2个用户的次数为3，三次通话的时长分别为10分钟、5分钟和20分钟；第2个用户拨出总次数为3次，总通话时长为45分钟，拨打第1个用户的次数为1次，通话时长为20分钟，拨打第3个用户的次数为2次，通话时长分别为10分钟和15分钟；第3个用户拨出总次数为1次，通话时长为10分钟，拨打第2个用户的次数为1次，未拨打第1个用户。

R(1,2)为第1个用户对第2个用户增加的影响力，第1个用户拨打第2个用户的次数N(1,2)为3，三次通话的时长T(1,2)₁、T(1,2)₂、T(1,2)₃分别为10分钟、5分钟和20分钟，所以R(1,2)＝35/60。R(1,3)为第1个用户对第3个用户增加的影响力，第1个用户拨打第3个用户的次数N(1,3)为1，通话时长T(1,3)₁为25分钟，所以，R(1,3)＝25/60。

R(2,1)为第2个用户对第1个用户增加的影响力，第2个用户拨打第1个用户的次数N(2,1)为1次，通话时长T(2,1)₁为20分钟，所以R(2,1)＝20/45。R(2,3)为第2个用户对第3个用户增加的影响力。第2个用户拨打第3个用户的次数N(2,3)为2次，通话总时长T(2,3)₁为35分钟，所以R(2,3)＝25/45。

R(3,1)为第3个用户对第1个用户增加的影响力，第3个用户拨打第1个用户的次数N(3,1)为0，因此，R(3,1)＝0。R(3,2)为第3个用户对第2个用户增加的影响力，第3个第3个用户拨打第2个用户的次数N(3,2)为1次，通话总时长T(3,2)₁为10分钟，所以R(3,2)＝1。

针对上述三个第1个用户、第2个用户、第3个用户，可以得到转移矩阵：

$P=\left(\begin{array}{ccc}{R}_{11}& R_{12}& R_{13}\\ R_{21}& R_{22}& R_{23}\\ R_{31}& R_{32}& R_{33}\end{array}\right)=\left(\begin{array}{ccc}0& 35/60& 25/60\\ 20/45& 0& 25/45\\ 0& 1& 0\end{array}\right).$

优选地，根据所述转移矩阵生成每个用户的影响力因子的步骤包括：

利用公式(3)计算经过k步运算后的影响力矩阵：

利用马尔科夫链收敛定律，计算k趋向于无穷大时，经过k步运算后的影响力矩阵中的各个元素的值，获得的各个元素的值分别为各个用户的影响力因子；其中，

V(k)＝PV(k-1)(3)

其中，V(k)是经过k步运算后的影响力矩阵，V(k)中的各个元素分别为经过k步运算后各个用户的影响力因子，

V(k-1)为经过k-1步后的影响力矩阵，k为大于等于1的整数，中的各个元素分别为经过k-1步运算后各个用户的影响力因子，并且，利用公式(4)表示V(k-1)：

$V(k-1)=\left[\begin{array}{c}{W}_{(1,k-1)}\\ W_{(2,k-1)}\\ W_{(3,k-1)}\\ M\end{array}\right]---\left(4\right);$

k为运算次数，k为自然数，当k为1时，经过0步运算的影响力矩阵V(k)中的各个元素的值均为1。

将公式(2)和公式(4)带入公式(3)，可以得到如下公式：

$V\left(k\right)=PV(k-1)=\left(\begin{array}{cccc}{R}_{11}& R_{12}& R_{13}& L\\ R_{21}& R_{22}& R_{23}& L\\ R_{31}& R_{32}& R_{33}& L\\ M& M& M& O\end{array}\right)\left[\begin{array}{c}{W}_{(1,k-1)}\\ W_{(2,k-1)}\\ W_{(3,k-1)}\\ M\end{array}\right].$

在本发明中，可以将经过0步运算的影响力矩阵叫做初始影响力矩阵V(0)。可以利用如下矩阵表示初始影响力矩阵V(0)：

$V\left(0\right)=\left[\begin{array}{c}{W}_{(1,0)}\\ W_{(2,0)}\\ W_{(3,0)}\\ M\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}1\\ 1\\ 1\\ M\end{array}\right]---\left(3\right)$

其中，W_(1,0)表示第一个用户的初始影响力因子，W_(2,0)表示第二个用户的初始影响力因子，W_(3,0)表示第三个用户的初始影响力因子，依次类推。

利用马尔科夫链收敛定律，使中的各个元素都趋于定值，所述定值为每个用户的影响力因子。

本发明方法根据用户的通话详单，利用马尔科夫链计算方法对用户的影响力进行计算，能够更加真实、准确、有效地对用户的影响力进行评价。

优选地，所述预定周期为一个月。也就是说，可以优选统计最近一个月内的所有用户的通话详单，并生成统计结果，基于最近一个月内的统计结果分析计算用户的影响力因子，从而保证评价的时效性。

作为本发明的另一个方面，提供一种对通信用户进行分级的装置，如图3所示，所述装置包括：

通话详单获取模块110，该通话详单获取模块110用于获取用户的通话详单，并从所述通话详单中选出有效通话记录；

统计模块120，该统计模块120的输入端与所述通话详单获取模块110的输出端相连，以获取所述有效通话记录，且所述统计模块120能够根据所有用户的有效通话记录生成统计结果，所述统计结果包括预定周期内每个用户向其他用户通话的次数以及每次通话的时长；

有向有权图建立模块130，该有向有权图建立模块130的输入端与统计模块120的输出端相连，以获取所述统计结果，有向有权图建立模块130能够根据所述统计结果建立有向有权图；

数据处理模块140，该数据处理模块140的输出端与有向有权图建立模块130的输入端相连，以获取所述有向有权图，且所述数据处理模块140能够根据所述有向有权图生成每个用户对其他用户增加的影响力、根据每个用户对其他用户增加的影响力生成转移矩阵以及根据所述转移矩阵生成每个用户的影响力因子；

等级划分模块150，该等级划分模块150的输入端与数据处理模块140的输出端相连，以获得每个用户的影响力因子，且等级划分模块150能够按照各个用户的影响力因子的大小将多个用户划分为多个不同的等级。

在本发明所提供的装置中，利用通话详单获取模块110排除了无效的通话记录，从而使得统计模块120获得的统计结果更加准确。数据处理模块140基于马尔科夫链计算方法，根据每个用户对其他用户增加的影响力生成所述转移矩阵，所述转移矩阵为马尔科夫链中的转移矩阵。统计模块120中准确的统计结果以及数据处理模块140所采用的马尔科夫链计算方法使得数据处理模块140获得的每个用户的影响力因子更加准确，进而使得等级划分模块150划分的用户等级更加复合用户的真实身份。

如上文中所述，所述有效通话记录包括以下信息：主叫信息、被叫信息、通话开始时间、通话结束时间、进行通话的设备的设备号、进行通话的卡号、进行通信的基站号。

如果一条通话记录缺少上述信息中的任意一者，则不能够认为该通话记录是有效通话记录，应当将其排除在统计结果的范围之外。

优选地，所述有向有权图包括多个顶点和连接任意两个所述顶点的多条边。相应地，有向有权图建立模块130能够将各个用户设置为所述有向有权图的顶点，并且所述有向有权图建立模块130能够将每个用户向其他用户拨打电话的方向设置为所述有向有权图的边的方向，所述边的两端分别为拨打电话的用户和接听电话的用户，所述边的权重为所述拨打电话的用户对所述接听电话的用户的拨打次数。

优选地，所述数据处理模块140包括：

增加影响力计算子模块141，该增加影响力计算子模块141的输入端形成为数据处理模块140的输入端，增加影响力计算子模块141能够根据有向有权图利用公式(1)生成每个用户对其他用户增加的影响力；

转移矩阵生成子模块142，该转移矩阵生成子模块141的输入端与增加影响力计算子模块141的输出端相连，转移矩阵生成子模块142能够获取每个用户对其他用户增加的影响力，并且能够根据每个用户对其他用户增加的影响力利用公式(2)生成转移矩阵；

影响力因子生成子模块143，影响力因子生成子模块143能够根据所述转移矩阵生成每个用户的影响力因子；其中

$R(j,i)=\frac{\underset{A=1}{\overset{N\left(ij\right)}{\Σ}}{T}_{(j,i)n}}{Z_j}---\left(1\right)$

R(j,i)表示第j个用户对第i个用户增加的影响力，Z_j表示用户j通话的总时长，T_(j,i)A表示第j个用户对第i个用户的第A次通话的时长，N_(j,i)表示第j个用户对第i个用户的通话次数，A≤N_(j,i)；

$P=\left(\begin{array}{ccc}{R}_{11}& K& R_{1n}\\ M& O& M\\ R_{m1}& L& R_{mn}\end{array}\right)---\left(2\right)$

P为所述转移矩阵。

优选地，影响力因子生成子模块143包括影响力矩阵生成单元143a和影响力因子生成单元143b，影响力矩阵生成单元143a能够利用公式(3)计算经过k步运算后的影响力矩阵，影响力因子生成单元143b能够利用马尔科夫链收敛定律，计算k趋向于无穷大时，经过k步运算后的影响力矩阵中的各个元素的值，获得的各个元素的值分别为各个用户的影响力因子；其中，

V(k)＝PV(k-1)(3)

其中，V(k)是经过k步运算后的影响力矩阵，V(k)中的各个元素分别为经过k步运算后各个用户的影响力因子，

V(k-1)为经过k-1步后的影响力矩阵，k为大于等于1的整数，中的各个元素分别为经过k-1步运算后各个用户的影响力因子，并且，利用公式(4)表示V(k-1)：

$V(k-1)=\left[\begin{array}{c}{W}_{(1,k-1)}\\ W_{(2,k-1)}\\ W_{(3,k-1)}\\ M\end{array}\right]---\left(4\right);$

k为运算次数，k为自然数，当k为1时，经过0步运算的影响力矩阵V(k)中的各个元素的值均为1。

本发明基于马尔科夫链计算方法对统计数据进行处理，以获取每个用户的影响力因子，本发明的计算方法更加简便有效，且针对性强。

本发明实施例二所提供的评价装置根据用户的通话详单，利用马尔科夫链计算方法对用户的影响力进行计算，能够更加真实、准确、有效地对用户的影响力进行评价。运营商根据最终得到的每个用户的影响力因子对用户的社会影响力进行评级，对影响力高的用户进行重点服务，能够有效提升企业形象。此外，本发明还可广泛应用于广告推广、舆情控制等场景，针对不同影响力的用户制定特殊的服务计划，提升用户满意度。

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。

Claims (10)

1.一种对用户进行分级的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户的通话详单，并从所述通话详单中选出有效通话记录；

利用所述有效通话记录生成统计结果，所述统计结果包括预定周期内每个用户向其他用户通话的次数以及每次通话的时长；

根据所述统计结果建立有向有权图；

根据所述有向有权图生成每个用户对其他用户增加的影响力；

根据每个用户对其他用户增加的影响力生成转移矩阵；

根据所述转移矩阵生成每个用户的影响力因子；

按照各个用户的影响力因子的大小将多个用户划分为多个不同的等级。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述有效通话记录包括以下信息：主叫信息、被叫信息、通话开始时间、通话结束时间、进行通话的设备的设备号、进行通话的卡号、进行通信的基站号。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述有向有权图包括多个顶点和连接任意两个所述顶点的多条边；

所述根据所述统计结果建立有向有权图的步骤包括：

将各个用户设置为所述有向有权图的顶点；

将每个用户向其他用户拨打电话的方向设置为所述有向有权图的边的方向，所述边的两端分别为拨打电话的用户和接听电话的用户，所述边的权重为所述拨打电话的用户对所述接听电话的用户的拨打次数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述有向有权图生成每个用户对其他用户增加的影响力的步骤包括：

根据以下公式(1)计算每个用户对其他用户增加的影响力：

$R(j,i)=\frac{\underset{A=1}{\overset{N\left(ij\right)}{\Σ}}{T}_{\left(j,i\right)n}}{Z_j}---\left(1\right)$

其中，R(j,i)表示第j个用户对第i个用户增加的影响力，Z_j表示用户j通话的总时长，T_(j,i)A表示第j个用户对第i个用户的第A次通话的时长，N_(j,i)表示第j个用户对第i个用户的通话次数，A≤N_(j,i)；

所述根据每个用户对其他用户增加的影响力生成转移矩阵的步骤包括：

根据以下公式(2)生成所述转移矩阵：

$P=\left(\begin{array}{ccc}{R}_{11}& K& R_{1n}\\ M& O& M\\ R_{m1}& L& R_{mn}\end{array}\right)---\left(2\right)$

其中，P为所述转移矩阵。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述转移矩阵生成每个用户的影响力因子的步骤包括：

利用公式(3)计算经过k步运算后的影响力矩阵：

利用马尔科夫链收敛定律，计算k趋向于无穷大时，经过k步运算后的影响力矩阵中的各个元素的值，获得的各个元素的值分别为各个用户的影响力因子；其中，

V(k)＝PV(k-1)(3)

其中，V(k)是经过k步运算后的影响力矩阵，V(k)中的各个元素分别为经过k步运算后各个用户的影响力因子，

V(k-1)为经过k-1步后的影响力矩阵，k为大于等于1的整数，中的各个元素分别为经过k-1步运算后各个用户的影响力因子，并且，利用公式(4)表示V(k-1)：

$V(k-1)=\left[\begin{array}{c}{W}_{(1,k-1)}\\ W_{(2,k-1)}\\ W_{(3,k-1)}\\ M\end{array}\right]---\left(4\right);$

k为运算次数，k为自然数，当k为1时，经过0步运算的影响力矩阵V(k)中的各个元素的值均为1。

6.一种对通信用户进行分级的装置，其特征在于，所述装置包括：

通话详单获取模块，所述通话详单获取模块用于获取用户的通话详单，并从所述通话详单中选出有效通话记录；

统计模块，所述统计模块的输入端与所述通话详单获取模块的输出端相连，以获取所述有效通话记录，且所述统计模块能够根据所有用户的有效通话记录生成统计结果，所述统计结果包括预定周期内每个用户向其他用户通话的次数以及每次通话的时长；

有向有权图建立模块，所述有向有权图建立模块的输入端与所述统计模块的输出端相连，以获取所述统计结果，所述有向有权图建立模块能够根据所述统计结果建立有向有权图；

数据处理模块，所述数据处理模块的输出端与所述有向有权图建立模块的输入端相连，以获取所述有向有权图，且所述数据处理模块能够根据所述有向有权图生成每个用户对其他用户增加的影响力、根据每个用户对其他用户增加的影响力生成转移矩阵以及根据所述转移矩阵生成每个用户的影响力因子；

等级划分模块，所述等级划分模块的输入端与所述数据处理模块的输出端相连，以获得每个用户的影响力因子，且所述等级划分模块能够按照各个用户的影响力因子的大小将多个用户划分为多个不同的等级。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述有效通话记录包括以下信息：主叫信息、被叫信息、通话开始时间、通话结束时间、进行通话的设备的设备号、进行通话的卡号、进行通信的基站号。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述有向有权图包括多个顶点和连接任意两个所述顶点的多条边；

有向有权图建立模块能够将各个用户设置为所述有向有权图的顶点，并且所述有向有权图建立模块能够将每个用户向其他用户拨打电话的方向设置为所述有向有权图的边的方向，所述边的两端分别为拨打电话的用户和接听电话的用户，所述边的权重为所述拨打电话的用户对所述接听电话的用户的拨打次数。

9.根据权利要求6所述的评价装置，其特征在于，所述数据处理模块包括：

增加影响力计算子模块，所述增加影响力计算子模块的输入端形成为所述数据处理模块的输入端，所述增加影响力计算子模块能够根据所述有向有权图利用公式(1)生成每个用户对其他用户增加的影响力；

转移矩阵生成子模块，所述转移矩阵生成子模块的输入端与所述增加影响力计算子模块的输出端相连，所述转移矩阵生成子模块能够获取每个用户对其他用户增加的影响力，并且能够根据每个用户对其他用户增加的影响力利用公式(2)生成转移矩阵；

影响力因子生成子模块，所述影响力因子生成子模块能够根据所述转移矩阵生成每个用户的影响力因子；其中

$R(j,i)=\frac{\underset{A=1}{\overset{N\left(ij\right)}{\Σ}}{T}_{\left(j,i\right)n}}{Z_j}---\left(1\right)$

R(j,i)表示第j个用户对第i个用户增加的影响力，Z_j表示用户j通话的总时长，T_(j,i)A表示第j个用户对第i个用户的第A次通话的时长，N_(j,i)表示第j个用户对第i个用户的通话次数；

$P=\left(\begin{array}{ccc}{R}_{11}& K& R_{1n}\\ M& O& M\\ R_{m1}& L& R_{mn}\end{array}\right)---\left(2\right)$

P为所述转移矩阵。

10.根据权利要求9所述的数据处理模块，其特征在于，所述影响力因子生成子模块包括影响力矩阵生成单元和影响力因子生成单元，

所述影响力矩阵生成单元能够利用公式(3)计算经过k步运算后的影响力矩阵；

所述影响力因子生成单元能够利用马尔科夫链收敛定律，计算k趋向于无穷大时，经过k步运算后的影响力矩阵中的各个元素的值，获得的各个元素的值分别为各个用户的影响力因子；其中，

V(k)＝PV(k-1)(3)

其中，V(k)是经过k步运算后的影响力矩阵，V(k)中的各个元素分别为经过k步运算后各个用户的影响力因子，

V(k-1)为经过k-1步后的影响力矩阵，k为大于等于1的整数，中的各个元素分别为经过k-1步运算后各个用户的影响力因子，并且，利用公式(4)表示V(k-1)：

$V(k-1)=\left[\begin{array}{c}{W}_{(1,k-1)}\\ W_{(2,k-1)}\\ W_{(3,k-1)}\\ M\end{array}\right]---\left(4\right);$

k为运算次数，k为自然数，当k为1时，经过0步运算的影响力矩阵V(k)中的各个元素的值均为1。