CN105938491A - 一种基于信令的人群细分系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于信令的人群细分系统及方法，其中系统包括Web服务器、人群细分定义模块、位置分类打标模块、过滤去重模块和分布式内存计算模块，人群细分定义模块用于定义细分人群的维度、规则、算法和分类；位置分类打标模块用于选择需要进行人群细分的区域，并在该区域中选择细分人群的类别；过滤去重模块用于对选择细分人群的类别对应的样本进行过滤去重；所述分布式内存计算模块用于将在一预设周期内且经过过滤去重的样本对应的维度和规则作为信令数据，通过细分人群的算法对信令数据进行计算，得出细分人群用户明细。本发明可以为精准营销，渠道考核管理、人群细分等业务决策提供数据支撑。

Description

一种基于信令的人群细分系统及方法
技术领域
本发明涉及一种人群细分系统及方法，具体的涉及一种基于信令的人群细分系统及方法。
背景技术
通常针对某个特定人群的营销活动需要找到与业务相关的群体。电信业务中，通常会针对“校园用户”、“厂员用户”、“车主用户”、“职员用户”、“上高速用户”等特定人群发布一些针对性套餐或增值业务产品。然而传统营销场景下，很难通过B域数据从存量用户中统计分类导出该部分用户，且营销的渠道选择、营销时间点选择等决策缺少数据支持。移动互联业务澎湃发展的今天，用户无时无刻在使用2、3、4G网络，也无时无刻产生了大量的信令数据。随着大数据技术的蓬勃发展，海量的用户位置信息已经可以实时采集、处理和加工、应用模型和挖掘分析。如何快速、简易、低成本地从一个位置区域精准勾选出细分人群，且分析出细分人群的线上和线下触点，很大程度上决定此类营销活动的成功率和推荐业务的转化率。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种精准、有效、快捷地从区域中勾选出具备某种特征的分类人群装置，为精准营销，渠道考核管理、人群细分等业务决策提供数据支撑的基于信令的人群细分系统及方法。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种基于信令的人群细分系统，包括Web服务器，所述Web服务器中设有人群细分定义模块、位置分类打标模块、过滤去重模块和分布式内存计算模块，所述Web服务器为所述人群细分定义模块、位置分类打标模块、过滤去重模块和分布式内存计算模块提供Web应用环境，
所述人群细分定义模块，其用于定义细分人群的维度、规则、算法和分类；
所述位置分类打标模块，其用于通过电子地图选择需要进行人群细分的区域，并在该区域中根据所述人群细分定义模块定义的细分人群的分类选择细分人群的类别；
所述过滤去重模块，其用于对所述位置分类打标模块中选择的细分人群的类别对应的样本进行过滤去重；
所述分布式内存计算模块，其用于将在一预设周期内且经过过滤去重的样本对应的维度和规则作为信令数据，通过细分人群的算法对信令数据进行计算，得出细分人群用户明细，并通过Web服务器输出处理得到的细分人群用户明细。
本发明的有益效果是：本发明一种基于信令的人群细分系统通过Web服务器提供Web应用环境，人群细分定义模块定义细分人群的维度、规则、算法和分类，位置分类打标模块勾选细分人群类别，过滤去重模块过滤去重，分布式内存计算模块计算细分人群用户明细，可以实现精准、有效、快捷地从区域中勾选出具备某种特征的分类人群装置，为精准营销，渠道考核管理、人群细分等业务决策提供数据支撑。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步，所述预设周期为一个星期。
进一步，所述预设周期为一个月。
进一步，所述细分人群对应的算法包括两步聚类法和对数似然值距离算法。
进一步，通过细分人群的算法对信令数据进行计算的方法具体为，首先将在一预设周期内且经过过滤去重的样本对应的维度和规则转换成Web应用语言形式的信令数据，然后将细分人群的算法转换成Web应用语言，最后利用Web应用语言形式的细分人群的算法对Web应用语言形式的信令数据进行计算，得出细分人群用户明细。
基于上述一种基于信令的人群细分系统，本发明还提供一种基于信令的人群细分方法。
一种基于信令的人群细分方法，包括以下步骤，
S1，定义细分人群的维度、规则、算法和分类；
S2，通过电子地图选择需要进行人群细分的区域，并在该区域中根据定义的细分人群的分类选择细分人群的类别；
S3，对选择的细分人群的类别对应的样本进行过滤去重；
S4，将在一预设周期内且经过过滤去重的样本对应的维度和规则作为信令数据，通过细分人群的算法对信令数据进行计算，得出细分人群用户明细，并输出处理得到的细分人群用户明细。
本发明的有益效果是：本发明一种基于信令的人群细分方法通过提供Web应用环境，定义细分人群对应的维度、规则、算法和分类，勾选细分人群类别，过滤去重，计算细分人群用户明细，可以实现精准、有效、快捷地从区域中勾选出具备某种特征的分类人群装置，为精准营销，渠道考核管理、人群细分等业务决策提供数据支撑。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步，所述预设周期为一个星期。
进一步，所述预设周期为一个月。
进一步，所述细分人群对应的算法包括两步聚类法和对数似然值距离算法。
进一步，通过细分人群的算法对信令数据进行计算的方法具体为，首先将在一预设周期内且经过过滤去重的样本对应的维度和规则转换成Web应用语言形式的信令数据，然后将细分人群的算法转换成Web应用语言，最后利用Web应用语言形式的细分人群的算法对Web应用语言形式的信令数据进行计算，得出细分人群用户明细。
附图说明
图1为本发明一种基于信令的人群细分系统的结构框图；
图2为本发明一种基于信令的人群细分方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
如图1所示，一种基于信令的人群细分系统，包括Web服务器，所述Web服务器中设有人群细分定义模块、位置分类打标模块、过滤去重模块和分布式内存计算模块，所述Web服务器为所述人群细分定义模块、位置分类打标模块、过滤去重模块和分布式内存计算模块提供Web应用环境，所述人群细分定义模块，其用于定义细分人群的维度、规则、算法和分类，在本具体实施例中，所述维度包括年龄、性别、学历、收入、消费、短信数量与时刻、语音时长与时刻、网络偏好、搜索偏好、婚姻状况、时刻与位置等；所述规则包括挖掘高速车主用户的规则——出现在高速收费站基站区域且在高速道路方向上有一个数据集可以表明其在两个基站间进行高速移动，且在工作地所在地市公共停车场发生过信令交互(根据移动用户的LBS数据与特征位置做关联)；所述算法包括两步聚类法和对数似然值距离算法；所述分类包括学生、职员、厂员、自由职业、高速车主、公交上班族、地铁上班簇、逛街簇、电影迷、景区游客等。所述位置分类打标模块，其用于通过电子地图选择需要进行人群细分的区域，并在该区域中根据所述人群细分定义模块定义的细分人群的分类选择细分人群的类别；所述过滤去重模块，其用于对所述位置分类打标模块中的选择的细分人群的类别对应的样本进行过滤去重；所述分布式内存计算模块，其用于将在一预设周期内且经过过滤去重的样本对应的维度和规则作为信令数据，通过细分人群的算法对信令数据进行计算，得出细分人群用户明细，并通过Web服务器输出处理得到的细分人群用户明细。
所述预设周期为一个星期或一个月。所述细分人群对应的算法包括两步聚类法和对数似然值距离算法。通过细分人群的算法对信令数据进行计算的方法具体为，首先将在一预设周期内且经过过滤去重的样本对应的维度和规则转换成Web应用语言形式的信令数据，然后将细分人群的算法转换成Web应用语言，最后利用Web应用语言形式的细分人群的算法对Web应用语言形式的信令数据进行计算，得出细分人群用户明细。
基于上述一种基于信令的人群细分系统，本发明还提供一种基于信令的人群细分方法。
如图2所示，一种基于信令的人群细分方法，包括以下步骤，
S1，定义细分人群的维度、规则、算法和分类；
S2，通过电子地图选择需要进行人群细分的区域，并在该区域中根据定义的细分人群的分类选择细分人群的类别；
S3，对选择的细分人群的类别对应的样本进行过滤去重；
S4，将在一预设周期内且经过过滤去重的样本对应的维度和规则作为信令数据，通过细分人群的算法对信令数据进行计算，得出细分人群用户明细，并输出处理得到的细分人群用户明细。
所述预设周期为一个星期或一个月。所述细分人群对应的算法包括两步聚类法和对数似然值距离算法。通过细分人群的算法对信令数据进行计算的方法具体为，首先将在一预设周期内且经过过滤去重的样本对应的维度和规则转换成Web应用语言形式的信令数据，然后将细分人群的算法转换成Web应用语言，最后利用Web应用语言形式的细分人群的算法对Web应用语言形式的信令数据进行计算，得出细分人群用户明细。
本发明一种基于信令的人群细分系统及方法可以实现精准、有效、快捷地从区域中勾选出具备某种特征的分类人群装置，为精准营销，渠道考核管理、人群细分等业务决策提供数据支撑，本发明实施后能在以下几个方面带来有益效果：提供精准营销需要的目标特征用户明细；提供目标用户线上与线下最有效的触点，为营销的渠道选址和具体位置选择提供决策；对渠道发展质量进行有效评估，分析各类目标用户(如校园用户、厂员用户)发展的真实性，为渠道考核提供分析依据。例如，在电信渠道销售管理中，省公司有时需要对各类已发展的特定用户进行跟踪、并分析其是否具备该业务办理的前置条件，进而检验各渠道代理商发展的用户是否具备真实性，为渠道考核、管理提供有效依据。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于信令的人群细分系统，其特征在于：包括Web服务器，所述Web服务器中设有人群细分定义模块、位置分类打标模块、过滤去重模块和分布式内存计算模块，所述Web服务器为所述人群细分定义模块、位置分类打标模块、过滤去重模块和分布式内存计算模块提供Web应用环境，
所述人群细分定义模块，其用于定义细分人群的维度、规则、算法和分类；
所述位置分类打标模块，其用于通过电子地图选择需要进行人群细分的区域，并在该区域中根据所述人群细分定义模块定义的细分人群的分类选择细分人群的类别；
所述过滤去重模块，其用于对所述位置分类打标模块中选择的细分人群的类别对应的样本进行过滤去重；
所述分布式内存计算模块，其用于将在一预设周期内且经过过滤去重的样本对应的维度和规则作为信令数据，通过细分人群的算法对信令数据进行计算，得出细分人群用户明细，并通过Web服务器输出处理得到的细分人群用户明细。
2.根据权利要求1所述的一种基于信令的人群细分系统，其特征在于：所述预设周期为一个星期。
3.根据权利要求1所述的一种基于信令的人群细分系统，其特征在于：所述预设周期为一个月。
4.根据权利要求1至3任一项所述的一种基于信令的人群细分系统，其特征在于：所述细分人群对应的算法包括两步聚类法和对数似然值距离算法。
5.根据权利要求1至3任一项所述的一种基于信令的人群细分系统，其特征在于：通过细分人群的算法对信令数据进行计算的方法具体为，首先将在一预设周期内且经过过滤去重的样本对应的维度和规则转换成Web应用语言形式的信令数据，然后将细分人群的算法转换成Web应用语言，最后利用Web应用语言形式的细分人群的算法对Web应用语言形式的信令数据进行计算，得出细分人群用户明细。
6.一种基于信令的人群细分方法，其特征在于：包括以下步骤，
S1，定义细分人群的维度、规则、算法和分类；
S2，通过电子地图选择需要进行人群细分的区域，并在该区域中根据定义的细分人群的分类选择细分人群的类别；
S3，对选择的细分人群的类别对应的样本进行过滤去重；
S4，将在一预设周期内且经过过滤去重的样本对应的维度和规则作为信令数据，通过细分人群的算法对信令数据进行计算，得出细分人群用户明细，并输出处理得到的细分人群用户明细。
7.根据权利要求6所述的一种基于信令的人群细分方法，其特征在于：所述预设周期为一个星期。
8.根据权利要求6所述的一种基于信令的人群细分方法，其特征在于：所述预设周期为一个月。
9.根据权利要求6至8任一项所述的一种基于信令的人群细分方法，其特征在于：所述细分人群对应的算法包括两步聚类法和对数似然值距离算法。
10.根据权利要求6至8任一项所述的一种基于信令的人群细分方法，其特征在于：通过细分人群的算法对信令数据进行计算的方法具体为，首先将在一预设周期内且经过过滤去重的样本对应的维度和规则转换成Web应用语言形式的信令数据，然后将细分人群的算法转换成Web应用语言，最后利用Web应用语言形式的细分人群的算法对Web应用语言形式的信令数据进行计算，得出细分人群用户明细。
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