CN107729940A - 一种用户话单大数据基站连接信息用户关系推定方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于的用户话单大数据基站连接信息用户关系推定方法，包括如下步骤：(1)基于话单大数据信息，发掘能从根本上反映不同用户之间关系亲疏程度的相关特征数据；(2)对所要分析用户间上述话单数据中基站数据进行分析，对上述相关特征信息进行提取、分析和处理；(3)根据上述特征信息，采用分类算法，对分类模型进行训练并基于训练所得分类模型在上述地点中对用户关系的紧密程度进行计算，进而基于该计算结果推断用户之间可能的亲密程度。

Description

一种用户话单大数据基站连接信息用户关系推定方法
技术领域
本发明属于人工智能技术领域，尤其涉及一种基于 Bayes的用户话单大数据基站连接信息用户关系推定方法。
背景技术
分类算法就是基于分类器模型为待检测样本从可选的分类中选取最佳的类别假设，它属于人工智能中机器学习范畴，已经吸引了该领域相关研究者的极大关注。人们投入了大量的时间和精力研究诸如C4.5、支持向量机、贝叶斯算法、AdaBoost算法和K-最近邻分类算法等分类算法，并将它们应用于面部识别、笔迹验证、数据分析和医学应用等不同领域。
而贝叶斯算法中，朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifiers)由于其高精度、高效率、理论基础坚实等优点而得到了广泛应用。朴素贝叶斯分类器是基于给定分类特征条件下属性值之间相互条件独立的假设而工作的。尽管现实中这种独立性假设常常难以满足，但近期对监督性学习的研究表明在很多领域，基于这一假设的朴素贝叶斯分类器在分类性能上可以与决策树算法、最近邻算法等一批优秀分类算法相媲美。
朴素贝叶斯分类器有以下特征，它并不确定的指定样本属于哪一类，而是通过概率的计算给出样本属于某一类别的可能。当样本属于某一类的概率最高时，判断这一分类假设为该样本的类别。假设A1，A2，…，An是一个n个特征的数据集，且有m个分类类别，C＝{C1，C2，C3，…，Cm}。给定一个具体的样本x，其对应特征属性为a1，a2，...，an，这里ai是特征属性Ai的具体取值，该样本属于某一类别Ci的后验概率是P(x|Ci)，c(x)表示分类所得的样本分类标签。贝叶斯分类器模型可表示为：
c(x)＝arg max P(Ci)P(X|Ci) (I)
但是上述公式的后验概率常难以计算，因此朴素贝叶斯分类器引入了以下假设：在给定类别C的条件下，所有的属性Ai相互独立。即：
在朴素贝叶斯分类算法中，既可以独立的学习每个特征属性Ai在类别C下的条件概率P(Ai|C)，也可以独立学习每个属性Ai的概率。因为P(C)值为常数，可用归一化因子a来代替。然后，分类器应用贝叶斯公式计算特定样本数据在给定属性值下类别的后验概率为：
决定朴素贝叶斯分类算法性能的一个重要因素是样本特征的选择，好的样本特征选择可以提高分类器的分类性能，而一个不恰当的特征选取必然导致误判率的增高。本发明基于用户之间通信相关特征、基站连接相关特征与用户亲疏度之间的关系，提出基于用户话单大数据中基站连接信息的用户关系推定方法与系统。
发明内容
基于用户之间通话相关特征、基站连接相关特征与用户亲疏度之间的关系，提供一种基于 Bayes的用户话单大数据基站连接信息用户关系推定方法，通过对一般用户生活特征的分析，基于统计方法进行这几个特征的计算：1、计算用户间互通话信息(频次、时长、粘度等)；2、计算用户间相同基站连接信息(频次、粘度、时间点等)。根据上述信息，基于 Bayes分类算法，采用用户话单大数据相关统计量，对用户的可能亲疏程度进行准确判断，使得最终基于 Bayes算法的分类器分类效果更佳、分类精度更高。
一种用户话单大数据基站连接信息用户关系推定方法，包括如下步骤：
(1)基于话单大数据信息，发掘能从根本上反映不同用户之间关系亲疏程度的相关特征数据；
在话单大数据中定位某用户及其连接的全部基站信息，寻找这些基站下与该用户同时出现的其他用户，包括用户间通话的相关信息(全部)，共同出现在相同基站下的频次信息，出现在相同基站下的频次信息，一定时间内共同出现在相同基站下的粘度信息，出现在相同基站下的时间点信息(早、中、晚；工作日、休息日；节假日等)，上述信息的离散度信息等相关数据；
(2)对所要分析用户间上述话单数据中基站数据进行分析，对上述相关特征信息进行提取、分析和处
本发明涉及到对话单中可以推断用户之间亲疏程度信息的挖掘、计算、分析，它们决定了是否可以准确、高效的对用户的亲疏度进行推断。
(3)根据上述特征信息，采用 Bayes分类算法，对分类模型进行训练并基于训练所得分类模型在上述地点中对用户关系的紧密程度进行计算，进而基于该计算结果推断用户之间可能的亲密程度。
与现有技术相比，本发明具有以下明显的优势和有益效果：
(1)本发明提出一种基于 Bayes的用户话单大数据基站连接信息用户关系推定方法，算法根据用户话单中通信相关特征、基站连接相关特征与用户亲疏度之间所呈现出的关系，从话单大数据中发掘出最可靠的，能从根本上反馈用户亲疏程度关系的相关分类特征，基于 Bayes相关计算公式，实现了用户关系亲疏度的推定。
(2)本发明采用 Bayes分类算法到用户的话单大数据分析、挖掘中，并基于统计方法构建一系列根本性、独立性的特征属性，消除特性间的干扰项，降低 Bayes算法自身假设所导致误差，对用户的亲疏程度进行准确推断，使得最终基于 Bayes算法的分类器分类效果更佳、分类精度更高。
附图说明
图1为一种基于 Bayes的用户话单大数据基站连接信息用户关系推定方法的流程图；
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步的描述。
如图1所示，本发明提供一种基于 Bayes的用户话单大数据基站连接信息用户关系推定方法包括以下步骤：
(1)话单大数据中兴趣用户相关信息分析、查找
在话单大数据中定位相关的兴趣用户(目标用户)全部通话信息和基站连接信息。同时，基于用户之间通话相关特征、基站连接相关特征，查找能反应用户之间亲疏程度的相关特征，主要包括一定时间内，用户间通话的相关信息(全部)，共同出现在相同基站下的频次信息，出现在相同基站下的频次信息，一定时间内共同出现在相同基站下的粘度信息，出现在相同基站下的时间点信息(早、中、晚；工作日、休息日；节假日)，上述信息的离散度信息等相关数据；
(2)用户特征信息提取
在话单大数据库中对相关用户的上述特征进行提取，具体为在oracle数据库中，为不同目标用户分别建立通话对象表，连接基站及对应时间表，通过排序、比对等程序计算相关参数，获取用户特征信息；
(3)用户特征信息统计、计算
在话单大数据库中对目标用户的上述特征进行统计、计算，
一定时间内，用户间通话的相关信息计算：计算一定时间内该用户与不同用户间的通话次数，并通过与一定时间内全部统计用户间通话最大次数相除进行归一化，得到参数c；
共同出现在相同基站下的频次信息计算：计算一定时间内话单中不同两用户同时出现在相同基站下的频次，并通过与全部统计用户间一定时间内同时出现在相同基站下的最大频次相除进行归一化，得到参数o；
一定时间内共同出现在相同基站下的粘度信息：计算一定时间内两用户出现在相同基站下的频次(可以同时，也可以非同时)，并通过与全部统计用户间一定时间内同时出现在相同基站下的最大频次相除进行归一化，得到参数p；
一定时间点出现在相同基站下的时间点信息(早、中、晚；工作日、休息日；节假日)：
对用户出现的时间点进行统计，并依据上述信息对用户进行预分类，例如同事(非早晚，工作日，定义为时间s)、家人(早、晚、休息日、节假日定义为时间n)等。
(4)首先利用部分已知用户的上述信息，基于 Bayes算法对分类模型进行训练
本发明中，基于 Bayes算法和上述步骤3中相关特征(至少包括上述特征，但不限于上述特征)对分类模型 Bayes进行训练，给出基于本发明方案和 Bayes算法训练所得的用户关系分类器模型，即用户之间属于不同关系的概率，概率越大说明关系越亲近，以下公式(4)和(5)分别对应家人关系亲疏程度判定和同事关系亲疏程度判定：
P(R＝r|A1＝c,A2＝o,A3＝p,A4＝n)＝(c+o+p)/3 (4)
或
P(R＝r|A1＝c,A2＝o,A3＝p，A5＝s)＝(c+o+p)/3 (5)
(5)基于 Bayes分类模型的用户亲疏度推定
本发明中对于话单中未知目标用户，采用公式4或5，基于上述特征训练所得Bayes分类器和经验所得关系阈值对不同用户之间的关系亲疏程度进行推定。
本发明的基于 Bayes的用户话单大数据基站连接信息用户关系推定方法，涉及到以下几个步骤：1、在话单大数据中定位某用户及其连接的全部基站信息，统计这些基站下与该用户同时出现的用户，包括这些用户相互间通话、短信的信息(全部)，共同出现在相同基站下的频次信息，出现在相同基站下的时长信息，一定时间内共同出现在相同基站下的粘度信息(共同出现在基站的持续时间，例如，一个月、一个季度、一年)，出现在相同基站下的时间点信息(早、中、晚；工作日、休息日；节假日)；2、在话单数据中对所要分析用户的上述基站特征数据进行提取、分析、计算，给出话单数据中的特征信息；3、根据上述特征信息，采用 Bayes分类算法，对用户关系的紧密度进行推断(例如：亲密、紧密、熟悉、一般、不认识等)。其中，第2个步骤中，涉及到对话单中可以推断用户间亲疏度关系的特征信息的挖掘、计算、分析，它们决定了是否可以准确、高效的对用户关系进行推断。本发明基于用户之间通信相关特征、基站连接相关特征与用户亲疏度之间的关系，提出基于用户话单大数据中基站连接信息的用户关系推定方法与系统。通过对用户之间亲疏程度在话单大数据中体现特征的分析，基于统计方法进行以下几个特征的计算：1、计算用户间互通话(短信)信息(频次、时长、粘度等)；2、计算用户间相同基站连接信息(频次、粘度、时间点)。根据上述信息，基于 Bayes分类算法，对用户间的亲疏程度进行准确推断，使得最终基于 Bayes算法的分类器分类效果更佳、分类精度更高，进而实现对电信运营商话单数据的充分利用和二次运营。

Claims (1)

1.一种用户话单大数据基站连接信息用户关系推定方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤(1)话单大数据中兴趣用户相关信息分析、查找
在话单大数据中定位相关的兴趣用户(目标用户)全部通话信息和基站连接信息，同时，基于用户之间通话相关特征、基站连接相关特征，查找能反应用户之间亲疏程度的相关特征；
步骤(2)用户特征信息提取
在话单大数据库中对相关用户的上述特征进行提取；
步骤(3)在话单大数据库中对目标用户的上述特征进行统计、计算，
一定时间内，用户间通话的相关信息计算：计算一定时间内该用户与不同用户间的通话次数，并通过与一定时间内全部统计用户间通话最大次数相除进行归一化，得到参数c；
共同出现在相同基站下的频次信息计算：计算一定时间内话单中不同两用户同时出现在相同基站下的频次，并通过与全部统计用户间一定时间内同时出现在相同基站下的最大频次相除进行归一化，得到参数o；
一定时间内共同出现在相同基站下的粘度信息：计算一定时间内两用户出现在相同基站下的频次，并通过与全部统计用户间一定时间内同时出现在相同基站下的最大频次相除进行归一化，得到参数p；
一定时间点出现在相同基站下的时间点信息(早、中、晚；工作日、休息日；节假日)：对用户出现的时间点进行统计，并依据上述信息对用户进行预分类，同事(非早晚，工作日，定义为时间s)、家人(早、晚、休息日、节假日定义为时间n)；
步骤(4)首先利用部分已知用户的上述信息，基于 Bayes算法对分类模型进行训练
基于 Bayes算法和上述步骤3中相关特征对分类模型 Bayes进行训练，给出基于本发明方案和 Bayes算法训练所得的用户关系分类器模型，即用户之间属于不同关系的概率，概率越大说明关系越亲近，以下公式(4)和(5)分别对应家人关系亲疏程度判定和同事关系亲疏程度判定：
P(R＝r|A1＝c,A2＝o,A3＝p,A4＝n)＝(c+o+p)/3 (4)
或
P(R＝r|A1＝c,A2＝o,A3＝p，A5＝s)＝(c+o+p)/3 (5)
(5)基于 Bayes分类模型的用户亲疏度推定
对于话单中未知目标用户，采用公式4或5，基于上述特征训练所得 Bayes分类器和经验所得关系阈值对不同用户之间的关系亲疏程度进行推定。
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