CN106611264A - 基于用户电信行为特征的加油站信息处理系统与方法 - Google Patents
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- CN106611264A CN106611264A CN201510704550.6A CN201510704550A CN106611264A CN 106611264 A CN106611264 A CN 106611264A CN 201510704550 A CN201510704550 A CN 201510704550A CN 106611264 A CN106611264 A CN 106611264A
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Abstract
本申请提供了一种基于用户电信行为特征的加油站信息处理系统和方法，所述方法包括：从DPI系统获取用户使用的车辆行驶应用软件信息，并根据车辆行驶应用软件信息包括的特征标识，获得执行车辆行驶应用软件的用户终端的手机号及使用时间；从移动运营商的网管系统获取上述手机号在相应车辆行驶应用软件使用时间内的位置关联数据，生成该手机号的时间位置对照表；判断相应车辆在待分析时间区间里是否在待分析加油站所在的附近区域内，若是，则获取该关联车辆对应的手机号；根据关联车辆对应的手机号，计算待分析加油站的布局参数，作为加油站规划决策的数据基础。通过上述手段，有效解决了现有技术因没有数据支持导致的很难符合实际需求的问题。
Description
技术领域
本申请涉及信息数据处理技术领域，特别地，涉及一种基于用户电信行为特征的加油站信息处理系统和方法。
背景技术
加油站规划是一种市政专项规划。传统的加油站布局规划编制思路，主要围绕加油站作为交通配套设施和危险设施两种属性，按照规划建成区服务0.9～1.2公里和《小型石油库及汽车加油站设计》所规定的规划、环保、消防安全等规范要求进行布局安排，以期达到空间上的均匀布局和合理的安全间距，引导机动车加油行为空间上的均匀分布。
机动车加油行为表现为规律性和随机性两大特征。规律性包括两方面含义，即“就近原则”和“易达性原则”。“就近原则”是指经常在某一地区行驶或停放的车辆，在其他条件相近情况下，通常会选择到距离较近的站点加油；而“易达性原则”是指加油车辆会选择最便于到达的加油站加油，尽管与该站距离不一定最近。随机性方面，由于机动车出行本身就具有很大的机动性，其加油需求也具有很大的随机性，说明地区加油需求很大程度上取决于交通量大小。
现有加油站规划过程中由于没有数据支撑，仅仅是定性分析，因此很难符合实际需求。现有技术中分别指出可根据车流量、加油站密集度、加油站拥挤度等参数来进行加油站的选址，但如何获得结合实际加油用户行为的站址附近车流量、站址拥挤程度的准确数据却并没有涉及，也就造成了具有加油站选址的理论方法基础，却没有实际数据支持，导致无法进行加油站选址的现实操作。因此准确获得与加油站相关的数据和信息，为加油站选址提供有力的数据支持，成为亟待解决的问题。
发明内容
本申请提供一种基于用户电信行为特征的加油站信息处理系统和方法，用于解决现有技术因没有数据支持导致的很难符合实际需求的问题。
本申请公开的一种基于用户电信行为特征的加油站信息处理系统，包括身份识别模块、用户定位模块、车辆站址关联模块、信息分析模块，其中：身份识别模块用于从DPI系统获取用户使用的车辆行驶应用软件信息，并根据所述车辆行驶应用软件信息包括的特征标识，获得执行所述车辆行驶应用软件的用户终端的手机号以及使用时间；用户定位模块用于从移动运营商的网管系统中获取上述手机号在相应车辆行驶应用软件使用时间内的位置关联数据，生成该手机号的时间位置对照表； 车辆站址关联模块用于根据所述时间位置对照表判断相应车辆在待分析时间区间里是否在待分析加油站所在的预设附近区域内，若是，则获取该关联车辆对应的手机号；信息分析模块用于根据所述关联车辆对应的手机号，计算所述待分析加油站的布局参数，作为加油站规划决策的数据基础。
优选的，所述待分析加油站布局参数具体包括加油距离、加油停留时长和/或车流量，所述信息分析模块具体包括：加油距离分析子模块，用于根据关联车辆对应的手机号、该手机号的时间位置对照表以及所有加油站的位置信息，获取关联车辆离开待分析加油站区域的时间以及该关联车辆离开待分析加油站区域后最近一次加油的加油站，计算该最近一次加油的加油站与待分析加油站的距离，作为该关联车辆的当前加油距离；以及定期统计所有关联车辆的平均加油距离；加油拥挤分析子模块根据关联车辆对应手机号的时间位置对照表统计各关联车辆在待分析加油站内的停留时长；车流量分析子模块，用于根据关联车辆对应手机号的时间位置对照表定期统计待分析加油站附近区域单位时间内经过的关联车辆数量。
优选的，所述加油距离分析子模块判断关联车辆在某一个加油站是否加油的方法，具体为：根据用户定位模块获得的时间位置对照表判断关联车辆在该加油站停留的时间是否超过的时长门限，若是，表示所述关联车辆在该加油站加油。
优选的，所述位置关联数据为MR数据，所述MR数据内容包括手机号、时间、基站位置信息以及用户终端的相对位置信息。
优选的，所述时间位置对照表中的位置信息包括用户终端的经度和纬度。
优选的，所述基站位置信息包括基站的经度和纬度；所述用户终端的相对位置信息包括反映用户终端到基站的信号传播时间的时间提前量TA和用户终端相对于基站的信号到达角AOA；所述用户终端的经度和纬度根据所述基站的经度和纬度、时间提前量TA、信号到达角AOA计算获得。
优选的，所述车辆行驶应用软件包括车辆导航软件、车辆监控软件和司机版打车软件。
本申请公开的一种基于用户电信行为特征的加油站信息处理方法，包括：从DPI系统获取用户使用的车辆行驶应用软件信息，并根据所述车辆行驶应用软件信息包括的特征标识，获得执行所述车辆行驶应用软件的用户终端的手机号以及使用时间；从移动运营商的网管系统中获取上述手机号在相应车辆行驶应用软件使用时间内的位置关联数据，生成该手机号的时间位置对照表；根据所述时间位置对照表判断相应车辆在待分析时间区间里是否在待分析加油站所在的预设附近区域内，若是，则获取该关联车辆对应的手机号；根据关联车辆对应的手机号，计算所述待分析加油站的布局参数，作为加油站规划决策的数据基础。
优选的，所述待分析加油站布局参数具体包括加油距离、加油停留时间和/或车流量，所述布局参数的计算方法具体包括：根据关联车辆对应的手机号、该手机号的时间位置对照表以及所有加油站的位置信息，获取关联车辆离开待分析加油站区域的时间以及该关联车辆离开待分析加油站区域后最近一次加油的加油站，计算该最近一次加油的加油站与待分析加油站的距离，作为该关联车辆的当前加油距离；以及定期统计所有关联车辆的平均加油距离；和/或，根据关联车辆对应手机号的时间位置对照表统计各关联车辆在待分析加油站内的停留时长；和/或，根据关联车辆对应手机号的时间位置表定期统计待分析加油站附近区域单位时间内经过的关联车辆数量。
优选的，所述车辆行驶应用软件包括车辆导航软件、车辆监控软件和司机版打车软件。
与现有技术相比，本申请具有以下优点：
本申请优选实施例提供的根据用户电信行为特征对加油站规划进行分析，在基于用户电信行为获取车辆行驶数据的基础上，分析待分析加油站的相关布局参数（如站址区域内的车流量、车辆平均加油距离、附近加油站拥挤情况等），为加油站规划提供数据依据，有效解决了现有技术因没有数据支持导致的很难符合实际需求的问题。
附图说明
图1为本申请基于用户电信行为特征的加油站信息处理系统一实施例的结构示意图；
图2为本申请基于用户电信行为特征的加油站信息处理方法一实施例的流程图。
具体实施方式
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明之前，首先说明一下本申请方案中涉及到的几个术语：
DPI技术，即DPI（Deep
Packet Inspection，深度包检测技术）是一种基于应用层的流量检测和控制技术，当IP数据包、TCP或UDP数据流通过基于DPI技术的带宽管理系统时，该系统通过深入读取IP包载荷的内容来对OSI七层协议中的应用层信息进行重组，从而得到整个应用程序的内容，然后按照系统定义的管理策略对流量进行整形操作。DPI技术首先能够将数据包组装到网络的流量中，数据处理(包括协议分类)接着可以从流量内容中提取信息，流量重组和内容提取都需要大量处理能力，尤其是在高流量的数据流中。成功的DPI技术必须能够提供基本功能，如高性能计算和对分析任务的灵活的支持。
MR（Measurement Report，测量报告）是指移动通信网络中终端周期性向基站发送数据，这些数据可用于移动通信网络评估和优化。MR中包含用户实时位置信息。
TA（Time Advance，时间提前量），在移动通信网络中通信过程中，如移动台在呼叫期间向远离基站的方向上移动，则从基站发出的消息将越来越迟的到达移动台。与此同时,移动台的应答信息也会越来越迟的到达基站，而时延过长会导致这样一种情况：基站收到的移动台在本时隙上发送的消息与基站在其下一个时隙收到的另一个呼叫信息重叠起来而引起干扰，因此引入了时间调整(TA)的措施，可以通过TA的值来判断信息的时延情况。
AOA
(Angle of Arrival，信号到达角)：基于信号到达角(AOA)的定位算法是一种常见的无线传感器网络节点自定位算法，算法通信开销低，定位精度较高。基于信号到达角度的定位算法，可通过某些硬件设备感知发射节点信号的到达方向，计算接收节点和锚节点之间的相对方位或角度，然后再利用三角测量法或其他方式计算出未知节点的位置。
参照图1，示出了本申请基于用户电信行为特征的加油站信息处理系统一实施例的结构框图，包括身份识别模块11、用户定位模块12、车辆站址关联模块13、信息分析模块14，其中：
身份识别模块11：用于从DPI系统获取用户使用的车辆行驶应用软件信息，并根据所述车辆行驶应用软件信息包括的特征标识，获得执行所述车辆行驶应用软件的用户终端的手机号以及使用时间；
本优选实施例中的车辆行驶应用软件可以为车辆导航软件、车辆监控软件（如物流车辆实时信息管理软件）和司机版打车软件等。
身份识别模块11从DPI系统获取用户使用的车辆行驶应用软件的相关信息，如：手机号、使用时间、特征标识等，其中，所述特征标识可以是DPI系统采集的应用程序内容中包括的IP地址、URL地址、域名等，例如，当应用程序内容中包括的域名为导航服务的域名时，该域名作为特征标识时表明该用户终端使用的应用程序为车辆导航软件；之后，根据已经保存的车辆使用的软件的特征标识，识别出车辆使用软件所在终端的手机号及软件的使用时间等信息，具体可以以如下表1的形式输出：
| 手机号 | 使用时间 |
| …… | …… |
表1、车辆应用软件所在终端手机号及软件使用时间对照表
用户定位模块12：用于从移动运营商的网管系统中获取上述手机号在相应车辆行驶应用软件使用时间内的位置关联数据，生成该手机号的时间位置对照表；
所述位置关联数据，具体可以是网管系统从基站采集的MR数据，也可以是其他系统上报到网管系统中位置信息（如手机客户端软件实时上报的位置信息），还可以是其他包含有位置信息或可以生成位置信息的数据，本申请不予限制。
本优选实施例中，时间位置对照表中的位置信息具体为用户终端的经度和纬度；基站位置信息具体为基站的经度和纬度；下面，以MR数据为例进行说明。MR数据内容一般包括手机号、时间、基站位置信息以及用户终端的相对位置信息；其中，用户终端的相对位置信息根据移动网络的制式、版本的不同而有所不同，如，TDD-LTE
R10版本MR数据中的用户终端的相对位置信息为用户的经纬度和高度信息；TDD-LTE
R10以下版本MR数据中的用户终端的相对位置信息为：反映用户终端到基站的信号传播时间的时间提前量TA和用户终端相对于基站的信号到达角AOA；对于后者，用户终端的经度和纬度可以根据所述基站的经度和纬度、时间提前量TA、信号到达角AOA计算获得。生成的时间位置对照表的形式如下表2所示：
| 手机号 | 时间 | 经度 | 纬度 |
| …… | …… | …… | …… |
表2、手机号及其时间位置对照表
车辆站址关联模块13：用于根据所述时间位置对照表判断相应车辆在待分析时间里是否在待分析加油站所在的预设附近区域内，若是，则获取该关联车辆对应的手机号。
本优选实施例中的预设附近区域可以根据需要划设，如，在分析车流量时，预设的附近区域可以为以待分析加油站为中心涵盖附近道路的区域；在分析加油停留时长时，预设的附近区域可以仅为加油站的工作区域。
信息分析模14：用于根据关联车辆对应的手机号，计算所述待分析加油站的布局参数，作为加油站规划决策的数据基础。
在上述系统实施例的一个优选实施例中，所述待分析加油站布局参数具体可以为加油距离、加油停留时长和/或车流量，所述信息分析模块14具体包括：
加油距离分析子模块141，用于根据关联车辆对应的手机号、该手机号的时间位置对照表以及所有加油站的位置信息，获取关联车辆离开待分析加油站区域的时间以及该关联车辆离开待分析加油站区域后最近一次加油的加油站，计算该最近一次加油的加油站与待分析加油站的距离，作为该关联车辆的当前加油距离；以及定期（如每个月）统计所有关联车辆的平均加油距离；
其中，加油距离分析子模块141根据关联车辆离开待分析加油站区域时间以及加油时间取得关联车辆离开待分析加油站后最近一次加油的所在加油站，并计算距离待分析加油站的距离。数据形式如下表3所示：
| 手机号 | 待分析加油站 | 关联车辆离开待分析加油站时间 | 最近一次加油的所在加油站 | 两个加油站之间距离 |
| …… | …… | …… | …… | …… |
表3、手机号及其加油距离分析表
其中，加油距离分析子模块141根据关联车辆使用软件的手机号码、关联车辆时间位置信息判断关联车辆在什么时间在什么地点加了油。具体的，可以根据用户定位模块12获得的时间位置对照表判断关联车辆在该加油站停留的时间是否超过的时长门限（如90~7200秒），若是，表示所述关联车辆在该加油站加油，否则，表示所述关联车辆在该加油站没有加油。相应的手机号及其加油时间、加油站名称分析结果如下表4所示。
| 关联车辆对应的手机号 | 加油时间 | 加油时所在的加油站 |
| …… | …… | …… |
表4、手机号及其加油时间、加油站名称分析表
加油拥挤分析子模块142：用于根据关联车辆对应手机号的时间位置对照表统计各关联车辆在待分析加油站内的停留时长；
系统保存有所有加油站地理位置信息，加油拥挤分析子模块142可以根据关联车辆对应手机号的时间位置对照表、加油站地理位置信息等，判断各个车辆在加油站的停留时长，数据形式如下表5所示：
| 手机号 | 加油时间 | 停留时长 | 加油时所在的加油站 |
| …… | …… | …… | …… |
表5、手机号及其加油时间、加油拥挤情况分析表
加油拥挤分析子模块142长期保存上述数据，定期（例如：每个月）统计输出每一个加油站的拥挤情况如下表6所示：
| 统计周期 | 加油站 | 平均停留时长 |
| …… | …… | …… |
表6、加油站拥挤情况定期分析表
车流量分析子模块143，用于根据关联车辆对应手机号的时间位置对照表定期统计待分析加油站附近区域单位时间内经过的关联车辆数量。
系统中长期保存有关联车辆使用软件的手机号码、在待分析站址所在附近区域内的停留时间，车流量分析子模块143可定期（例如：每个月）统计输出如下表7所示：
| 待分析加油站 | 统计周期 | 统计时段（以一个小时计） | 分时段平均高峰车流量 | 分时段平均车流量 |
| …… | …… | …… | …… | …… |
表7、加油站分时段拥挤情况分析表
上表中统计时段（以一个小时计）仅为一种实现方式。本申请不限定特定的统计时段的时长。
本申请基于用户电信行为特征的加油站信息分析系统，能够在基于用户电信行为获取车辆行驶数据的基础上，分析加油站站址区域内的车流量、车辆平均加油距离、加油站拥挤情况等因素，为加油站规划提供数据依据，可有效解决现有加油站规划由于没有数据支撑（仅仅是定性分析）导致的很难符合实际需求的问题。
下面，以使用车辆导航软件的、手机号为139AAAABBBB的司机A为例，说明本申请基于用户电信行为特征的加油站信息处理系统的工作流程。
该车辆导航软件导航时与后台服务器基于http协议取回域名为www.CCCC.com/daohang/xxx的数据。CCCC是该导航软件的域名。
首先，身份识别模块11从DPI系统获取如下表8形式的数据：
| 手机号 | 时间 | 特征标识 |
| 139AAAABBBB | XX | www.CCCC.com/daohang/xxx |
| …… | …… | …… |
表8、从DPI系统获取的数据信息
身份识别模块11根据CCCC、daohang等特征标识判断该应用软件为汽车导航软件，也即139AAAABBBB为车辆导航软件用户对应的手机号。
身份识别模块11将获取的下表9所示的手机号、使用时间送入用户定位模块：
| 手机号 | 使用时间 |
| 139AAAABBBB | XX |
表9、车辆应用软件所在终端手机号及软件使用时间对照表
用户定位模块12从网管系统中获取用户139AAAABBBB的MR文件信息，数据形式如表10所示：
| 手机号 | 时间 | 位置 | 小区 | 基站 | 基站经度 | 基站纬度 | 基站高度 | TA | AOA |
| 139AAAABBBB | MM | …… | …… | …… | aa | bb | …… | cc | dd |
| …… | …… | …… | …… | …… | …… | …… | …… | …… | …… |
表10、MR信息内容表
用户定位模块12根据TA以及无线电波的传播速率计算出用户139AAAABBBB于MM时跟基站（aa，bb）的距离，再根据AOA计算出用户139AAAABBBB于MM时跟基站（aa，bb）在经度方向与纬度方向的距离，再计算出用户139AAAABBBB于MM时的经纬度（ee，ff）。同理139AAAABBBB于NN时的经纬度为（gg，kk）。
用户定位模块12以如下表11所示的格式将车辆使用软件的手机号码、时间、经度、纬度，送入车辆站址关联模块、附近加油站车辆拥挤分析模块、相关车辆加油距离分析模块。
| 手机号 | 时间 | 经度 | 纬度 |
| 139AAAABBBB | MM | ee | ff |
| 139AAAABBBB | NN | gg | kk |
| …… | …… | …… | …… |
表11、手机号及其时间位置对照表
经纬度（ee，ff）距离待分析店址在规定范围内，则认为车辆站址关联模块139AAAABBBB是待分析店址的的关联车辆。
车辆站址关联模块13将关联车辆使用软件的手机号码，待分析加油站、关联车辆离开待分析加油站时间送入加油距离分析子模块141，数据形式如下表12所示：
| 手机号 | 待分析加油站 | 关联车辆离开待分析加油站时间 |
| 139AAAABBBB | 地址范围1 | YY |
| …… | …… | …… |
表12、手机号与待分析加油站、离开待分析加油站时间对照表
车辆站址关联模块13将关联车辆使用软件的手机号码、在待分析加油站所在附近区域内的停留时间数据送入车流量分析子模块143，数据形式如下表13所示：
| 手机号 | 待分析加油站 | 在待分析加油站附近区域内的停留时间 |
| 139AAAABBBB | 地址范围1 | 30分钟 |
| …… | …… | …… |
表13、手机号与待分析加油站、离开待分析加油站附近区域的时间对照表
加油距离分析子模块141根据系统存储的全量的已有加油站地理位置信息，判断经纬度为（gg，kk）在加油站1中，得出139AAAABBBB在加油站1加了油的结论，汇总形成的数据形式如下表14所示：
| 手机号 | 加油时间 | 加油时所在的加油站 |
| 139AAAABBBB | NN | 加油站1 |
| …… | …… | …… |
表14、手机号及其加油时间、加油站名称分析表
NN与YY时间之间，139AAAABBBB没有加油，则加油站1是139AAAABBBB于YY时间离开后，最近一次加油的所在加油站。假如二者之间的距离为2公里，可以获得如下表15形式的数据：
| 手机号 | 待分析加油站 | 关联车辆离开待分析加油站时间 | 最近一次加油的所在加油站 | 两个加油站之间距离 |
| 139AAAABBBB | 地址范围1 | YY | 加油站1 | 2公里 |
| …… | …… | …… | …… |
表15、手机号及其加油距离分析表
加油距离分析子模块141每个月对全部关联车辆的加油距离取平均值，可以得到平均相关车辆加油距离（如4.5公里）。
车流量分析子模块143根据系统存储的关联车辆使用的应用软件所对应的手机号、在待分析加油站所在附近区域内的停留时间，定期（如每个月）统计输出，数据形式如下表16所示：
| 待分析加油站 | 统计周期 | 统计时段 | 分时段平均高峰车流量 | 分时段平均车流量 |
| 地址范围1 | 2015年6月 | 8:00-9:00 | 200 | 150 |
| …… | …… | …… | …… | …… |
表16、加油站分时段拥挤情况分析表
加油拥挤分析子模块142根据系统存储的全量已有加油站地理位置信息，以及139AAAABBBB车辆时间位置对照表信息，判断139AAAABBBB车辆在加油站的停留时长（如10分钟），汇总获得的数据形式如下表17所示：
| 手机号 | 加油时间 | 停留时长 | 加油时所在的加油站 |
| 139AAAABBBB | NN | 30分钟 | 加油站1 |
| …… | …… | …… | …… |
表17、手机号及其加油时间、加油拥挤情况分析表
加油拥挤分析子模块142根据系统长期保存的上述数据，定期（如每个月）统计输出每一个加油站的拥挤情况并输出，数据形式如下表18所示：
| 统计周期 | 加油站 | 平均停留时长 |
| 2015年6月 | 加油站1 | 50分钟 |
| …… | …… | …… |
表18、加油站加油拥挤情况定期分析表
还可以根据需要分时段统计，数据形式如下表19所示：
| 统计周期 | 加油站 | 统计时段 | 分时段平均最高停留车辆 | 分时段平均停留车辆 |
| 2015年6月 | 加油站1 | 8:00-9:00 | 50 | 15 |
| …… | …… | …… | …… | …… |
表19、加油站分时段拥挤情况分析表
以上述例举的数据为例，经过分析待分析加油站1附近经过的车流量较大，附近加油站加油情况较为拥挤，因此该地区需要建设新加油站。
需要说明的是，上述系统实施例属于优选实施例，所涉及的模块或子模块并不一定是本申请所必须的。
参照图2，示出了本申请基于用户电信行为特征的加油站信息处理方法一实施例的流程，包括以下步骤：
步骤S201：从DPI系统获取用户使用的车辆行驶应用软件，并根据所述车辆行驶应用软件的特征标识，获得执行所述车辆行驶应用软件的用户终端的手机号以及使用时间；
在本优选实施例中，所述车辆行驶应用软件包括车辆导航软件、车辆监控软件（如物流车辆实时信息管理软件等）和司机版打车软件。
步骤S202：从移动运营商的网管系统中获取上述手机号在相应车辆行驶应用软件使用时间内的位置关联数据，生成该手机号的时间位置对照表；
下面以MR数据为例，说明如何根据位置关联数据生成时间位置对照表的过程。所述MR数据内容包括手机号、时间、基站位置信息以及用户终端的相对位置信息；
本优选实施例中，时间位置对照表中的位置信息具体为用户终端的经度和纬度；基站位置信息具体为基站的经度和纬度；
MR数据中，用户终端的相对位置信息根据移动网络的制式、版本的不同而有所不同，如，TDD-LTE
R10版本MR数据中的用户终端的相对位置信息为用户的经纬度和高度信息；TDD-LTE
R10以下版本MR数据中的用户终端的相对位置信息为：反映用户终端到基站的信号传播时间的时间提前量TA和用户终端相对于基站的信号到达角AOA；对于后者，用户终端的经度和纬度可以根据所述基站的经度和纬度、时间提前量TA、信号到达角AOA计算获得。生成的时间位置对照表的形式如表2所示；
步骤S203：根据所述时间位置对照表判断相应车辆在待分析时间区间里是否在待分析加油站所在的预设附近区域内，若是，则获取该关联车辆对应的手机号；
步骤S204：根据关联车辆对应的手机号，计算所述待分析加油站的布局参数，作为加油站规划决策的数据基础。
本优选实施例的待分析加油站布局参数具体可以为加油距离、加油停留时间和/或车流量，所述布局参数的计算方法具体可以包括：
根据关联车辆对应的手机号、该手机号的时间位置对照表以及所有加油站的位置信息，获取关联车辆离开待分析加油站区域的时间以及该关联车辆离开待分析加油站区域后最近一次加油的加油站，计算该最近一次加油的加油站与待分析加油站的距离，作为该关联车辆的当前加油距离；以及定期统计所有关联车辆的平均加油距离；
其中，通过关联车辆的时间位置对照表判断该车辆在什么时间、哪个加油站加油的方法为：可以根据所述时间位置对照表判断关联车辆在该加油站停留的时间是否超过的时长门限（如90~7200秒），若是，表示所述关联车辆在该加油站加油，否则，表示所述关联车辆在该加油站没有加油；
和/或，
根据关联车辆对应手机号的时间位置对照表统计各关联车辆在待分析加油站内的停留时长；
和/或，
根据关联车辆对应手机号的时间位置表定期统计待分析加油站附近区域单位时间内经过的关联车辆数量。
对于前述的各方法实施例，为了描述简单，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域的技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为根据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或同时执行；其次，本领域技术人员也应该知悉，上述方法实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
以上对本申请所提供的一种基于用户电信行为特征的加油站信息处理系统和方法，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
Claims (10)
1.一种基于用户电信行为特征的加油站信息处理系统，其特征在于，包括身份识别模块、用户定位模块、车辆站址关联模块、信息分析模块，其中：
身份识别模块用于从DPI系统获取用户使用的车辆行驶应用软件信息，并根据所述车辆行驶应用软件信息包括的特征标识，获得执行所述车辆行驶应用软件的用户终端的手机号以及使用时间；
用户定位模块用于从移动运营商的网管系统中获取上述手机号在相应车辆行驶应用软件使用时间内的位置关联数据，生成该手机号的时间位置对照表；
车辆站址关联模块用于根据所述时间位置对照表判断相应车辆在待分析时间区间里是否在待分析加油站所在的预设附近区域内，若是，则获取该关联车辆对应的手机号；
信息分析模块用于根据所述关联车辆对应的手机号，计算所述待分析加油站的布局参数，作为加油站规划决策的数据基础。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述待分析加油站布局参数具体包括加油距离、加油停留时长和/或车流量，所述信息分析模块具体包括：
加油距离分析子模块，用于根据关联车辆对应的手机号、该手机号的时间位置对照表以及所有加油站的位置信息，获取关联车辆离开待分析加油站区域的时间以及该关联车辆离开待分析加油站区域后最近一次加油的加油站，计算该最近一次加油的加油站与待分析加油站的距离，作为该关联车辆的当前加油距离；以及定期统计所有关联车辆的平均加油距离；
加油拥挤分析子模块根据关联车辆对应手机号的时间位置对照表统计各关联车辆在待分析加油站内的停留时长；
车流量分析子模块，用于根据关联车辆对应手机号的时间位置对照表定期统计待分析加油站附近区域单位时间内经过的关联车辆数量。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述加油距离分析子模块判断关联车辆在某一个加油站是否加油的方法，具体为：根据用户定位模块获得的时间位置对照表判断关联车辆在该加油站停留的时间是否超过的时长门限，若是，表示所述关联车辆在该加油站加油。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述位置关联数据为MR数据，所述MR数据内容包括手机号、时间、基站位置信息以及用户终端的相对位置信息。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述时间位置对照表中的位置信息包括用户终端的经度和纬度。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于：
所述基站位置信息包括基站的经度和纬度；
所述用户终端的相对位置信息包括反映用户终端到基站的信号传播时间的时间提前量TA和用户终端相对于基站的信号到达角AOA；
所述用户终端的经度和纬度根据所述基站的经度和纬度、时间提前量TA、信号到达角AOA计算获得。
7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述车辆行驶应用软件包括车辆导航软件、车辆监控软件和司机版打车软件。
8.一种基于用户电信行为特征的加油站信息处理方法，其特征在于，包括：
从DPI系统获取用户使用的车辆行驶应用软件信息，并根据所述车辆行驶应用软件信息包括的特征标识，获得执行所述车辆行驶应用软件的用户终端的手机号以及使用时间；
从移动运营商的网管系统中获取上述手机号在相应车辆行驶应用软件使用时间内的位置关联数据，生成该手机号的时间位置对照表；
根据所述时间位置对照表判断相应车辆在待分析时间区间里是否在待分析加油站所在的预设附近区域内，若是，则获取该关联车辆对应的手机号；
根据关联车辆对应的手机号，计算所述待分析加油站的布局参数，作为加油站规划决策的数据基础。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述待分析加油站布局参数具体包括加油距离、加油停留时间和/或车流量，所述布局参数的计算方法具体包括：
根据关联车辆对应的手机号、该手机号的时间位置对照表以及所有加油站的位置信息，获取关联车辆离开待分析加油站区域的时间以及该关联车辆离开待分析加油站区域后最近一次加油的加油站，计算该最近一次加油的加油站与待分析加油站的距离，作为该关联车辆的当前加油距离；以及定期统计所有关联车辆的平均加油距离；
和/或，
根据关联车辆对应手机号的时间位置对照表统计各关联车辆在待分析加油站内的停留时长；
和/或，
根据关联车辆对应手机号的时间位置表定期统计待分析加油站附近区域单位时间内经过的关联车辆数量。
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述车辆行驶应用软件包括车辆导航软件、车辆监控软件和司机版打车软件。
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