CN109951838A - 识别双卡槽双卡用户的方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了识别双卡槽双卡用户的方法、装置、设备及介质。该方法包括：从预设周期的多个预设时间段中，确定满足第一预设条件的目标时间段，并统计目标时间段的个数；采用改进的DBSCAN分别确定，两个待识别卡驻留的目标基站扇区以及在驻留的目标基站扇区下驻留的时段；在预设周期中每隔第一预设时长判断两个待识别卡是否处于同一目标基站扇区，并统计两个待识别卡处于同一目标基站扇区的次数；若目标时间段的个数大于第二预设值，且两个待识别卡处于同一目标基站扇区的次数大于第三预设值，确定两个待识别卡所属的用户为双卡槽双卡用户。根据本发明实施例提供的识别双卡槽双卡用户的方法、装置、设备及介质，能够准确地识别出双卡槽双卡用户。

Description

识别双卡槽双卡用户的方法、装置、设备及介质

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种识别双卡槽双卡用户的方法、装置、设备及计算机可读介质。

背景技术

当前，手机已经成为了人们工作和生活中必不可少的一部分。然而，随着电子通讯技术的高速发展，人们对手机的需求在不断提高。单卡手机已不能满足人们的需求，双卡双待手机成为了社会的主流。在这样的背景下，对双卡槽双卡用户进行识别就变得越来越重要。

目前，现有技术中大多是通过交往圈匹配模型来识别双卡槽双卡用户。即，通过分析某两个号码的语音和短信行为来判断这两个号码交往圈的相似性，进而来判断这两个号码是否属于同一用户。

采用交往圈匹配模型识别双卡槽双卡用户时，需要双卡用户的每张卡都要有语音和短信行为，否则就无法对双卡槽双卡用户进行识别。

综上所述，现有技术中存在以下技术问题：难以准确地识别出双卡槽双卡用户。

发明内容

本发明实施例提供了一种识别双卡槽双卡用户的方法、装置、设备及计算机可读介质，能够准确地识别出双卡槽双卡用户。

根据本发明实施例的一方面，提供一种识别双卡槽双卡用户的方法，该方法包括：

从预设周期的多个预设时间段中，确定满足第一预设条件的目标时间段，并统计目标时间段的个数；其中，第一预设条件包括预设时间段内两个待识别卡的常驻基站扇区之间的距离小于第一预设值；

根据两个待识别卡在预设周期中驻留的基站扇区以及在预设周期中驻留的基站扇区下驻留的时段，采用改进的聚类算法DBSCAN分别确定，两个待识别卡驻留的目标基站扇区以及在驻留的目标基站扇区下驻留的时段；

基于两个待识别卡驻留的目标基站扇区以及在驻留的目标基站扇区下驻留的时段，在预设周期中每隔第一预设时长判断两个待识别卡是否处于同一目标基站扇区，并统计两个待识别卡处于同一目标基站扇区的次数；

若目标时间段的个数大于第二预设值，并且两个待识别卡处于同一目标基站扇区的次数大于第三预设值，确定两个待识别卡所属的用户为双卡槽双卡用户。

在一个实施例中，识别双卡槽双卡用户的方法，还包括：

在同一时刻，分别向两个待识别卡发送哑短信，获取两个待识别卡驻留的基站扇区；

若两个待识别卡驻留的基站扇区为同一基站扇区，核定两个待识别卡所属的用户为双卡槽双卡用户。

在一个实施例中，多个预设时间段中的每个预设时间段的时长均等于第二预设时长，第二预设时长大于第一预设时长。

在一个实施例中，采用改进的DBSCAN分别确定，两个待识别卡驻留的目标基站扇区以及在驻留的目标基站扇区下驻留的时段，包括：

针对两个待识别卡中的每个待识别卡，将待识别卡在预设周期中驻留的基站扇区按时间顺序排列；

依据顺序排列的基站扇区进行聚类，分别得到两个待识别卡驻留的目标基站扇区以及在驻留的目标基站扇区下驻留的时段。

在一个实施例中，依据顺序排列的基站扇区进行聚类，包括：

依据顺序排列的基站扇区、待识别卡分别在顺序排列的基站扇区下驻留的时段、顺序排列的基站扇区之间的距离、聚类距离阈值和聚类时间阈值进行聚类。

根据本发明实施例的另一方面，提供一种识别双卡槽双卡用户的装置，该装置包括：

第一统计模块，用于从预设周期的多个预设时间段中，确定满足第一预设条件的目标时间段，并统计目标时间段的个数；其中，第一预设条件包括预设时间段内两个待识别卡的常驻基站扇区之间的距离小于第一预设值；

第一确定模块，用于根据两个待识别卡在预设周期中驻留的基站扇区以及在预设周期中驻留的基站扇区下驻留的时段，采用改进的聚类算法DBSCAN分别确定，两个待识别卡驻留的目标基站扇区以及在驻留的目标基站扇区下驻留的时段；

第二统计模块，用于基于两个待识别卡驻留的目标基站扇区以及在驻留的目标基站扇区下驻留的时段，在预设周期中每隔第一预设时长判断两个待识别卡是否处于同一目标基站扇区，并统计两个待识别卡处于同一目标基站扇区的次数；

第二确定模块，用于若目标时间段的个数大于第二预设值，并且两个待识别卡处于同一目标基站扇区的次数大于第三预设值，确定两个待识别卡所属的用户为双卡槽双卡用户。

在一个实施例中，识别双卡槽双卡用户的装置，还包括：

获取模块，用于在同一时刻，分别向两个待识别卡发送哑短信，获取两个待识别卡驻留的基站扇区；

核定模块，用于若两个待识别卡驻留的基站扇区为同一基站扇区，核定两个待识别卡所属的用户为双卡槽双卡用户。

在一个实施例中，多个预设时间段中的每个预设时间段的时长均等于第二预设时长，第二预设时长大于第一预设时长。

在一个实施例中，第一确定模块，包括：

排列子模块，用于针对两个待识别卡中的每个待识别卡，将待识别卡在预设周期中驻留的基站扇区按时间顺序排列；

获取子模块，用于依据顺序排列的基站扇区进行聚类，分别得到两个待识别卡驻留的目标基站扇区以及在驻留的目标基站扇区下驻留的时段。

在一个实施例中，依据顺序排列的基站扇区进行聚类，包括：

依据顺序排列的基站扇区、待识别卡分别在顺序排列的基站扇区下驻留的时段、顺序排列的基站扇区之间的距离、聚类距离阈值和聚类时间阈值进行聚类。

根据本发明实施例的再一方面，提供一种识别双卡槽双卡用户的设备，该设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；

处理器执行计算机程序指令时实现本发明实施例提供的识别双卡槽双卡用户的方法。

根据本发明实施例的再一方面，提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现本发明实施例提供的识别双卡槽双卡用户的方法。

本发明实施例提供的识别双卡槽双卡用户的方法、装置、设备及介质，先通过对预设周期中每个预设时间段内两个待识别卡的常驻基站扇区进行比对分析，来初步判定两个待识别卡所属的用户是否为双卡槽双卡用户。在初步判定两个待识别卡所属的用户为双卡槽双卡用户的基础上，再基于改进的DBSCAN算法分别确定，两个待识别卡在预设周期中驻留的目标基站扇区以及在驻留的目标基站扇区下驻留的时段。最后，通过在预设周期中周期性地判断两个待识别卡是否处于同一目标基站扇区，来进一步判定两个待识别卡所属的用户是否为双卡槽双卡用户。本发明实施例通过两步判定法，来识别两个待识别卡所属的用户是否为双卡槽双卡用户，从而可以准确地识别出双卡槽双卡用户。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了本发明实施例中识别双卡槽双卡用户的方法的流程示意图；

图2示出了本发明实施例中采用改进的DBSCAN算法对待识别卡的常驻基站扇区进行聚类的示意图；

图3示出了本发明实施例中识别双卡槽双卡用户的装置的结构示意图；

图4示出了本发明实施例中识别双卡槽双卡用户的设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅被配置为解释本发明，并不被配置为限定本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明更好的理解。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

采用交往匹配模型识别双卡槽双卡用户的具体方法，通过分析某两张卡的语音和短信行为，来判断这两张卡的交往圈重合率是否大于某一阈值。若这两张卡的交往圈重合率大于某一阈值，并且二者之间不存在通话行为，则判定这两张卡属于同一用户，即识别出该用户为双卡槽双卡用户。

显然，采用交往匹配模型识别双卡槽双卡用户时，需要基于一定的前提条件：双卡槽双卡用户的每张卡都要有语音和短信行为，并且两张卡的交往圈具有一定的相似性。

因此，当双卡槽双卡用户不具备上述前提条件时，就无法采用交往匹配模型来识别双卡槽双卡用户。例如，若某双卡槽双卡用户的一张卡侧重于工作，另一张卡侧重于生活，那么该用户这两张卡的交往圈不具备一定的相似性，从而采用交往匹配模型无法识别出该用户。若某双卡槽双卡用户的副卡仅用于上网，那么该用户的副卡不具有语音和短信行为，从而采用交往匹配模型也无法识别出该用户。

针对于此，本发明实施例提供了一种识别双卡槽双卡用户的方法。首先，判断预设周期中的每个预设时间段内两个待识别卡的常驻基站扇区之间的距离是否小于第一预设值。然后，再在预设周期中周期性地判断两个待识别卡是否处于同一目标基站扇区，从而来识别双卡槽双卡用户。

图1示出了本发明实施例中识别双卡槽双卡用户的流程图。参照图1，本发明实施例识别双卡槽双卡用户的方法主要包括S110至S140。

S110，从预设周期的多个预设时间段中，确定满足第一预设条件的目标时间段，并统计目标时间段的个数；其中，第一预设条件包括预设时间段内两个待识别卡的常驻基站扇区之间的距离小于第一预设值。

在一些实施例中，S110具体包括如下步骤：

S111，将预设周期划分为多个预设时间段，并分别统计两个待识别卡在每个预设时间段内驻留的基站扇区以及在每个预设时间段内驻留的基站扇区下驻留的时长。

在一些实施例中，可以按固定的第二预设时长来对预设周期进行划分，即将预设周期平均分成多个预设时间段。也就是说，多个预设时间段中的每个预设时间段的时长均相等，并且均等于第二预设时长。其中，预设周期可以为三个月、一个月、一个星期等，第二预设时长可以为6个小时、3个小时、1个小时等。在具体的实施例中，本领域的技术人员可以根据实际需要进行设定，在此不做具体限定。作一个示例，为了既减少计算量又保证识别双卡槽双卡用户的准确率，可以将预设周期设置为一个月，第二预设时长设置为3个小时。

在一些实施例中，可以基于信令筛选出疑似属于双卡槽双卡用户的两个待识别卡。具体地，通过每个卡的信令，获得每个卡对应的国际移动设备标识(InternationalMobile Equipment Identity，IMEI)。然后，根据每个卡对应的国际移动设备标识中的型号核准号码(TAC)、最后装配号(FAC)和串号(SNR)来筛选出疑似属于双卡槽双卡用户的两个待识别卡。

S112，对于两个待识别卡中的每个待识别卡，通过筛选每个待识别卡在每个预设时间段内驻留时长最大的基站扇区，分别获得两个待识别卡在每个预设时间段内的常驻基站扇区。

具体地：对于两个待识别卡中的某一个待识别卡，例如M卡，基于统计出的M卡在每个预设时间段内驻留的基站扇区以及在每个预设时间段内驻留的基站扇区下驻留的时长，来对每个预设时间段内M卡在各个驻留的基站扇区下驻留的时长进行比较，筛选出M卡在每个预设时间段内驻留时长最大的基站扇区，即获得M卡在每个预设时间段内的常驻基站扇区。另外，对于两个待识别卡中的另一个待识别卡，例如N卡，同样也可以利用获取M卡在每个预设时间段内的常驻基站扇区的方法，来获取N卡在每个预设时间段内的常驻基站扇区，从而分别获得两个待识别卡在每个预设时间段内的常驻基站扇区。

S113，根据获得的两个待识别卡在每个预设时间段内的常驻基站扇区，从预设周期的多个预设时间段中，确定满足第一预设条件的目标时间段，并统计目标时间段的个数。其中，第一预设条件包括预设时间段内两个待识别卡的常驻基站扇区之间的距离小于第一预设值。

具体地：首先，根据获得的两个待识别卡在每个预设时间段内的常驻基站扇区，计算每个预设时间段内两个待识别卡的常驻基站扇区之间的距离。然后，判断每个预设时间段内两个待识别卡的常驻基站扇区之间的距离是否小于第一预设值。若在某个预设时间段内两个待识别卡的常驻基站扇区之间的距离小于第一预设值，即满足第一预设条件，那么确定这个预设时间段为目标时间段。最后，统计目标时间段的个数。其中，关于第一预设值的取值在此不做具体限定。在具体的实施例中，本领域的技术人员可以根据实际需要进行设定。作一个示例，若两个待识别卡的常驻基站扇区为市区内的基站扇区，则可以将第一预设值设定为200米，若两个待识别卡的常驻基站扇区为县城的基站扇区，则可以将第一预设值设定为500米。

作为一个具体的示例，两个待识别卡分别为A卡和B卡，预设周期为4月，第二预设时长为3个小时，第一预设值为200米。即，将每3个小时划分为一个预设时间段，也就是将4月划分为240个预设时间段。则S110的具体过程如下：

首先，统计A卡在4月中每个预设时间段内驻留的基站扇区以及在4月中每个预设时间段内驻留的基站扇区下驻留的时长，B卡在4月中每个预设时间段内驻留的基站扇区以及在4月中每个预设时间段内驻留的基站扇区下驻留的时长。

然后，对每个预设时间段内A卡在各个驻留的基站扇区下驻留的时长进行比较，筛选出A卡在每个预设时间段内驻留时长最大的基站扇区，获得A卡在每个预设时间段内的常驻基站扇区。同样，对每个预设时间段内B卡在各个驻留的基站扇区下驻留的时长进行比较，筛选出B卡在每个预设时间段内驻留时长最大的基站扇区，获得B卡在每个预设时间段内的常驻基站扇区。例如，以A卡和B卡在4月3日9点至12点这个时间段内驻留的基站扇区为例进行说明。A卡在4月3日9点至12点这个时间段内在a基站扇区下驻留了150分钟，在b基站扇区下驻留了20分钟，在c基站扇区下驻留了10分钟。B卡在4月3日9点至12点这个时间段内在a基站扇区下驻留了10分钟，在b基站扇区下驻留了140分钟，在c基站扇区下驻留了30分钟。则，A卡在4月3日9点至12点这个时间段内驻留时长最大的基站扇区为a，B卡在4月3日9点至12点这个时间段内驻留时长最大的基站扇区为b。因此，A卡在4月3日9点至12点这个时间段内的常驻基站扇区为a，B卡在4月3日9点至12点这个时间段内的常驻基站扇区为b。采用同样的方法就可以获得A卡在4月的其余239个时间段内的常驻基站扇区，以及B卡在4月的其余239个时间段内的常驻基站扇区。

最后，计算4月中每个预设时间段内A卡的常驻基站扇区和B卡的常驻基站扇区之间的距离，并判断每个预设时间段内A卡的常驻基站扇区和B卡的常驻基站扇区之间的距离是否小于200米。若某个预设时间段内，A卡的常驻基站扇区和B卡的常驻基站扇区之间的距离小于200米，那么认为这个预设时间段内A卡所属的用户和B卡所属的用户的位置重叠，从而确定这个预设时间段为目标时间段。并且，统计4月中目标时间段的个数，即统计A卡所属的用户和B卡所属的用户位置重叠的次数。例如，以A卡和B卡在4月3日9点至12点这个时间段内的常驻基站扇区为例进行说明。A卡在4月3日9点至12点这个时间段内的常驻基站扇区为a，B卡在4月3日9点至12点这个时间段内的常驻基站扇区为b。若常驻基站扇区a和常驻基站扇区b之间的距离为100米，即小于200米，则将4月3日9点至12点这个时间段内确定为目标时间段。

通过将统计的目标时间段的个数与第二预设值进行比较，初步判定两个待识别卡所属用户是否为双卡槽双卡用户。若目标时间段的个数大于第二预设值，则初步判定两个待识别卡所属用户为双卡槽双卡用户。在初步判定两个待识别卡所属用户为双卡槽双卡用户的基础上，再执行步骤S120至S140来进一步判定两个待识别卡所属用户是否为双卡槽双卡用户。

S120，根据两个待识别卡在预设周期中驻留的基站扇区以及在预设周期中驻留的基站扇区下驻留的时段，采用改进的聚类算法DBSCAN分别确定，两个待识别卡驻留的目标基站扇区以及在驻留的目标基站扇区下驻留的时段。

在该步骤中，改进的DBSCAN算法针对于DBSCAN算法主要有两点改进。其一，以聚类时间阈值来代替最少点数阈值，即在邻域内持续停留的时间必须大于聚类时间阈值。其二，在搜索中，按照时间顺序查找相邻点。

进一步地，采用改进的DBSCAN算法分别确定，两个待识别卡驻留的目标基站扇区以及在驻留的目标基站扇区下驻留的时段，具体包括：

首先，设定一个聚类距离阈值和一个聚类时间阈值。

在此需要说明的是，关于聚类距离阈值和聚类时间阈值的设定，在此不做具体限定。在具体的实施例中，本领域的技术人员可以根据实际需要进行设定。

然后，针对两个待识别卡中的每个待识别卡，基于每个待识别卡在预设周期中驻留的基站扇区以及在预设周期中驻留的基站扇区下驻留的时段，将每个待识别卡在预设周期中驻留的基站扇区按时间顺序排列。

最后，针对两个待识别卡中的每个待识别卡，依据顺序排列的基站扇区、每个待识别卡分别在顺序排列的基站扇区下驻留的时段、顺序排列的基站扇区之间的距离、聚类距离阈值和聚类时间阈值进行聚类，分别得到两个待识别卡在预设周期中驻留的目标基站扇区以及在驻留的目标基站扇区下驻留的时段。

具体地：对于两个待识别卡中的某一待识别卡，例如C卡，从顺序排列的第二个基站扇区开始，依次判断与顺序排列的第一个基站扇区之间的距离是否小于聚类距离阈值。当顺序排列的第W个基站扇区与顺序排列的第一个基站扇区之间的距离大于或等于聚类距离阈值，则停止判断，即不再判断顺序排列的第W个基站扇区之后的基站扇区与顺序排列的第一个基站扇区之间的距离是否小于聚类距离阈值，其中W为大于1的整数。

若W大于2，则计算C卡离开顺序排列的第W-1个基站扇区的时间点与C卡进入顺序排列的第一个基站扇区的时间点的时间间隔。

若C卡离开顺序排列的第W-1个基站扇区的时间点与C卡进入顺序排列的第一个基站扇区的时间点的时间间隔大于聚类时间阈值，则顺序排列的第一个基站扇区是核心基站扇区。在顺序排列的第一个基站扇区是核心基站扇区的情况下，将顺序排列的第一个基站扇区作为目标基站扇区，并设定C卡在顺序排列的第一个基站扇区下驻留的时段为，C卡进入顺序排列的第一个基站扇区的时间点到C卡离开顺序排列的第W-1个基站扇区的时间点。

在确定顺序排列的第一个基站扇区为核心基站扇区后，继续从顺序排列的第W+1个基站扇区开始，依次判断与顺序排列的第W个基站扇区之间的距离是否小于聚类距离阈值，进而来判断第W个基站扇区是否为核心基站扇区。判断顺序排列的第W个基站扇区是否为核心基站扇区的方法，与判断顺序排列的第一个基站扇区是否为核心基站扇区的方法相同。

若C卡离开顺序排列的第W-1个基站扇区的时间点与C卡进入顺序排列的第一个基站扇区的时间点的时间间隔小于或等于聚类时间阈值，则顺序排列的第一个基站扇区不是核心基站扇区。在顺序排列的第一个基站扇区不是核心基站扇区的情况下，仍将顺序排列的第一个基站扇区作为一个目标基站扇区，但C卡在顺序排列的第一个基站扇区下驻留的时段仍为，C卡进入顺序排列的第一个基站扇区的时间点到C卡离开顺序排列的第一个基站扇区的时间点。在确定顺序排列的第一个基站扇区不是核心基站扇区后，继续从顺序排列的第三个基站扇区开始，依次判断与顺序排列的第二个基站扇区之间的距离是否小于聚类距离阈值，进而来判断第二个基站扇区是否为核心基站扇区。判断顺序排列的第二个基站扇区是否为核心基站扇区的方法，与判断顺序排列的第一个基站扇区是否为核心基站扇区的方法相同。

若W等于2，即顺序排列的第二个基站扇区与顺序排列的第一个基站扇区之间的距离大于或等于聚类距离阈值，则确定顺序排列的第一个基站扇区不是核心基站扇区。在顺序排列的第一个基站扇区不是核心基站扇区的情况下，仍将顺序排列的第一个基站扇区作为一个目标基站扇区，但设定C卡在顺序排列的第一个基站扇区下驻留的时段为，C卡进入顺序排列的第一个基站扇区的时间点到C卡离开顺序排列的第一个基站扇区的时间点。在确定顺序排列的第一个基站扇区不是核心基站扇区后，继续从顺序排列的第三个基站扇区开始，依次判断与顺序排列的第二个基站扇区之间的距离是否小于聚类距离阈值，进而来判断顺序排列的第二个基站扇区是否为核心基站扇区。判断顺序排列的第二个基站扇区是否为核心基站扇区的方法，与判断顺序排列的第一个基站扇区是否为核心基站扇区的方法相同。

基于上述判断顺序排列的第一个基站扇区是否为核心基站扇区的方法，可以获得C卡在预设周期中驻留的所有目标基站扇区，以及C卡在预设周期中在各个驻留的目标基站扇区下驻留的时段。也就是说，获得了C卡在预设周期中驻留的目标基站扇区以及在驻留的目标基站扇区下驻留的时段。

对于两个待识别卡中的另一个待识别卡，例如D卡，也可以利用获得C卡在预设周期中驻留的目标基站扇区以及在预设周期中驻留的目标基站扇区下驻留的时段的方法，来获得D卡在预设周期中驻留的目标基站扇区以及在预设周期中驻留的目标基站扇区下驻留的时段，从而分别获得两个待识别卡在预设周期中驻留的目标基站扇区以及在预设周期中驻留的目标基站扇区下驻留的时段。

作为一个具体的示例，待识别卡E在预设周期4月1日内先后驻留的基站扇区分别为P₁、P₂、P₃、P₄、P₅、P₆、P₇、P₈、P₉、P₁₀、P₁₁、P₁₂，如图2所示。

在基站扇区P₁、P₂、P₃、P₄、P₅、P₆、P₇、P₈、P₉、P₁₀、P₁₁、P₁₂下驻留的时段分别为p0时刻至p1时刻，p1时刻至p2时刻，p2时刻至p3时刻，p3时刻至p4时刻，p4时刻至p5时刻，p5时刻至p6时刻，p6时刻至p7时刻，p7时刻至p8时刻，p8时刻至p9时刻，p9时刻至p10时刻，p10时刻至p11时刻，p11时刻至p12时刻。

基站扇区P₂与基站扇区P₁之间的距离小于聚类距离阈值，基站扇区P₃与基站扇区P₁之间的距离小于聚类距离阈值、基站扇区P₄与基站扇区P₁之间的距离大于聚类距离阈值，并且p3时刻与p0时刻的时间间隔大于聚类时间阈值。基站扇区P₅与基站扇区P₄之间的距离大于聚类距离阈值。基站扇区P₆与基站扇区P₅之间的距离小于聚类距离阈值，基站扇区P₇与基站扇区P₅之间的距离大于聚类距离阈值，且p6时刻与p4时刻的时间间隔小于聚类时间阈值。基站扇区P₇与基站扇区P₆之间的距离小于聚类距离阈值，基站扇区P₈与基站扇区P₆之间的距离大于聚类距离阈值，且p7时刻与p5时刻的时间间隔大于聚类时间阈值。基站扇区P₉、P₁₀与基站扇区P₈之间的距离都小于聚类距离阈值，基站扇区P₁₁与基站扇区P₈之间的距离大于聚类距离阈值，且p10时刻与p7时刻的时间间隔大于聚类时间阈值。基站扇区P₁₂与基站扇区P₁₁之间的距离大于聚类距离阈值。

下面采用改进的DBSCAN算法，对E卡在4月1日内驻留的基站扇区进行聚类，从而获得E卡在4月1日内驻留的目标基站扇区以及在各个目标基站扇区下驻留的时段。具体过程如下：

从基站扇区P₂开始依次判断各个基站扇区与基站扇区P₁之间的距离是否小于聚类距离阈值。由于基站扇区P₂、P₃与基站扇区P₁之间的距离小于聚类距离阈值，基站扇区P₄与基站扇区P₁之间的距离大于聚类距离阈值，因此当判断出基站扇区P₄与基站扇区P₁之间的距离大于聚类距离阈值时，停止判断P₄之后的各个基站扇区与基站扇区P₁之间的距离，即不再继续判断基站扇区P₅、P₆、P₇、P₈、P₉、P₁₀、P₁₁、P₁₂与基站扇区P₁之间的距离。并且，当判断出基站扇区P₄与基站扇区P₁之间的距离大于聚类距离阈值时，计算E卡离开基站扇区P₃的时刻p3与E卡进入基站扇区P₁的时刻p0之间的时间间隔。由于p3时刻与p0时刻的时间间隔大于聚类时间阈值，则P₁是核心基站扇区。在确定基站扇区P₁是核心基站扇区的情况下，将基站扇区P₁作为E卡在4月1日内驻留的一个目标基站扇区，并设定E卡在目标基站扇区P₁下驻留的时段为p0时刻至p3时刻。

从基站扇区P₅开始依次判断各个基站扇区与基站扇区P₄之间的距离是否小于聚类距离阈值。由于基站扇区P₅与基站扇区P₄之间的距离大于聚类距离阈值，因此停止判断P₅之后的各个基站扇区与基站扇区P₄之间的距离，并确定基站扇区P₄不是核心基站扇区。在确定P₄不是核心基站扇区的情况下，将基站扇区P₄作为E卡在4月1日内驻留的一个目标基站扇区，并设定E卡在目标基站扇区P₄下驻留的时段仍为p3时刻至p4时刻。

从基站扇区P₆开始依次判断各个基站扇区与基站扇区P₅之间的距离是否小于聚类距离阈值。由于基站扇区P₆与基站扇区P₅之间的距离小于聚类距离阈值，基站扇区P₇与基站扇区P₅之间的距离大于聚类距离阈值，因此当判断出基站扇区P₇与基站扇区P₅之间的距离大于聚类距离阈值时，停止判断P₇之后的各个基站扇区与基站扇区P₅之间的距离。并且，当判断出基站扇区P₇与基站扇区P₅之间的距离大于聚类距离阈值时，计算E卡离开基站扇区P₆的时刻p6与E卡进入基站扇区P₅的时刻p4之间的时间间隔。由于p6时刻与p4时刻的时间间隔小于聚类时间阈值，则P₅不是核心基站扇区。在确定基站扇区P₅不是核心基站扇区的情况下，将基站扇区P₅作为E卡在4月1日内驻留的一个目标基站扇区，并设定E卡在目标基站扇区P₅下驻留的时段仍为p4时刻至p5时刻。

从基站扇区P₇开始依次判断各个基站扇区与基站扇区P₆之间的距离是否小于聚类距离阈值。由于基站扇区P₇与基站扇区P₆之间的距离小于聚类距离阈值，基站扇区P₈与基站扇区P₆之间的距离大于聚类距离阈值，则停止判断基站扇区P₈之后的各个基站扇区与基站扇区P₆之间的距离，并计算p7时刻与p5时刻的时间间隔。由于p7时刻与p5时刻的时间间隔大于聚类时间阈值，因此基站扇区P₆是核心基站扇区。在确定基站扇区P₆是核心基站扇区的情况下，将基站扇区P₆作为E卡在4月1日内驻留的一个目标基站扇区，并设定E卡在目标基站扇区P₆下驻留的时段为p5时刻至p7时刻。

从基站扇区P₉开始依次判断各个基站扇区与基站扇区P₈之间的距离是否小于聚类距离阈值。由于基站扇区P₉、P₁₀与基站扇区P₈之间的距离都小于聚类距离阈值，基站扇区P₁₁与基站扇区P₈之间的距离大于聚类距离阈值，则不再判断基站扇区P₁₂与基站扇区P₈之间的距离，并计算p10时刻与p7时刻的时间间隔。由于p10时刻与p7时刻的时间间隔大于聚类时间阈值，因此基站扇区P₈是核心基站扇区。在确定基站扇区P₈是核心基站扇区的情况下，将基站扇区P₈作为E卡在4月1日内驻留的一个目标基站扇区，并设定E卡在目标基站扇区P₈下驻留的时段为p7时刻至p10时刻。

判断基站扇区P₁₂与基站扇区P₁₁之间的距离是否小于聚类距离阈值。由于基站扇区P₁₂与基站扇区P₁₁之间的距离大于聚类距离阈值，因此确定基站扇区P₁₁不是核心基站扇区。在确定P₁₁不是核心基站扇区的情况下，将基站扇区P₁₁作为E卡在4月1日内驻留的一个目标基站扇区，并设定E卡在目标基站扇区P₁₁下驻留的时段仍为p10时刻至p11时刻。

另外，由于基站扇区P₁₂为E卡在4月1日内驻留的最后一个基站扇区，且P₁₁不是核心基站扇区，因此将基站扇区P₁₂作为E卡在4月1日内驻留的一个目标基站扇区，并设定E卡在目标基站扇区P₁₂下驻留的时段仍为p11时刻至p12时刻。

综上，E卡在4月1日内驻留的目标基站扇区分别P₁、P₄、P₅、P₆、P₈、P₁₁、P₁₂。E卡在4月1日内在P₁、P₄、P₅、P₆、P₈、P₁₁、P₁₂各个目标基站扇区下驻留的时段分别为p0时刻至p3时刻、p3时刻至p4时刻、p4时刻至p5时刻、p5时刻至p7时刻、p7时刻至p10时刻、p10时刻至p11时刻、p11时刻至p12时刻。

通过采用改进的DBSCAN算法，对待识别卡在预设周期内驻留的基站扇区进行聚类，可以快速识别出待识别卡在预设周期中驻留的目标基站扇区以及在各个驻留的目标基站扇区下驻留的时段。也就是说，可以快速识别出待识别卡在预设周期中驻留的主要基站扇区以及在各个基站扇区下驻留的时段。另外，通过采用改进的DBSCAN算法，对待识别卡在预设周期内驻留的基站扇区进行聚类，可以有效避免因待识别卡在某一时段内存在基站飘移而导致的识别不准问题。

S130，基于两个待识别卡驻留的目标基站扇区以及在驻留的目标基站扇区下驻留的时段，在预设周期中每隔第一预设时长判断两个待识别卡是否处于同一目标基站扇区，并统计两个待识别卡处于同一目标基站扇区的次数。

在一些实施例中，第一预设时长优选地被设置为小于第二预设时长。这样，通过步骤S110粗粒度地判定出两个待识别卡所属的用户为双卡槽双卡用户后，可以对两个待识别卡进行更细粒度的识别，从而能够准确地识别出两个待识别卡所属的用户是否为双卡槽双卡用户。例如，在将第二预设时长设置为3个小时的情况下，可以将第一预设时长设置为半个小时，那么在预设周期中每隔半个小时判断一次两个待识别卡是否处于同一目标基站扇区，并统计两个待识别卡处于同一目标基站扇区的次数。

S140，若目标时间段的个数大于第二预设值，并且两个待识别卡处于同一目标基站扇区的次数大于第三预设值，确定两个待识别卡所属的用户为双卡槽双卡用户。

在一些实施例中，本领域的技术人员可以根据实际情况对第二预设值和第三预设值进行设定，在此不做具体限定。

在一些实施例中，识别双卡槽双卡用户的方法还包括：

S150，在同一时刻，分别向两个待识别卡发送哑短信，获取两个待识别卡驻留的基站扇区。

在该步骤中，在同一时刻，通过核心网和无线网分别向两个待识别卡发送哑短信。在接收到应答信号后，分别向两个待识别卡发送哑短信报文。当两个待识别卡所属的移动终端接收到哑短信报文后，两个待识别卡所属的移动终端的界面上不显示该哑短信，但基站会向无线网和核心网做出应答。通过哑短信的应答，能够在核心网侧捕获到两个待识别卡当前所驻留的基站扇区。也就是说，通过哑短信的应答，能够在核心网侧捕获到两个待识别卡在同一时刻驻留的基站扇区。

S160，若两个待识别卡驻留的基站扇区为同一基站扇区，核定两个待识别卡所属的用户为双卡槽双卡用户。

在该步骤中，对捕获到的两个待识别卡在同一时刻驻留的基站扇区进行比较。若两个待识别卡在同一时刻驻留的基站扇区为同一基站扇区，则进一步确认两个待识别卡所属的用户为双卡槽双卡用户。

通过在同一时刻分别向两个待识别卡发送哑短信，能够在核心网侧捕获到两个待识别卡在同一时刻驻留的基站扇区，从而弥补了两个待识别卡信令触发时间不一致的短板。

本发明实施例提供的识别双卡槽双卡用户的方法，先判断预设周期的每个预设时间段内两个待识别卡的常驻基站扇区是否满足第一预设值，从而初步判定两个待识别卡所属的用户是否为双卡槽双卡用户。在初步判定两个待识别卡所属的用户为双卡槽双卡用户的基础上，再采用改进的DBSCAN算法，分别对两个待识别卡在预设周期中驻留的基站扇区进行聚类，从而确定两个待识别卡在预设周期中驻留的目标基站扇区以及在驻留的目标基站扇区下驻留的时段。最后，通过在预设周期中周期性地判断两个待识别卡是否处于同一目标基站扇区，来进一步判定两个待识别卡所属的用户是否为双卡槽双卡用户。由于本发明实施例采用两步判定法来确定两个待识别法所属用户为双卡槽双卡用户，且采用改进的DBSCAN算法对两个待识别卡在预设周期中驻留的基站扇区进行聚类，能够有效避免因待识别卡在某一时段内存在基站飘移而导致的识别不准确问题。因此，本发明实施例提供的识别双卡槽双卡用户的方法，能够准确地识别出双卡槽双卡用户。

下面结合图3详细介绍本发明实施例的识别双卡槽双卡用户的装置。图3示出了根据本发明另一实施例提供的识别双卡槽双卡用户的装置的结构示意图。如图3所示，识别双卡槽双卡用户的装置300包括：

第一统计模块310，用于从预设周期的多个预设时间段中，确定满足第一预设条件的目标时间段，并统计目标时间段的个数；其中，第一预设条件包括预设时间段内两个待识别卡的常驻基站扇区之间的距离小于第一预设值。

第一确定模块320，用于根据两个待识别卡在预设周期中驻留的基站扇区以及在预设周期中驻留的基站扇区下驻留的时段，采用改进的聚类算法DBSCAN分别确定，两个待识别卡驻留的目标基站扇区以及在驻留的目标基站扇区下驻留的时段。

第二统计模块330，用于基于两个待识别卡驻留的目标基站扇区以及在驻留的目标基站扇区下驻留的时段，在预设周期中每隔第一预设时长判断两个待识别卡是否处于同一目标基站扇区，并统计两个待识别卡处于同一目标基站扇区的次数。

第二确定模块340，用于若目标时间段的个数大于第二预设值，并且两个待识别卡处于同一目标基站扇区的次数大于第三预设值，确定两个待识别卡所属的用户为双卡槽双卡用户。

在一些实施例中，识别双卡槽双卡用户的装置300，还包括：

获取模块，用于在同一时刻，分别向两个待识别卡发送哑短信，获取两个待识别卡驻留的基站扇区。

核定模块，用于若两个待识别卡驻留的基站扇区为同一基站扇区，核定两个待识别卡所属的用户为双卡槽双卡用户。

在一些实施例中，多个预设时间段中的每个预设时间段的时长均等于第二预设时长，第二预设时长大于第一预设时长。

在一些实施例中，第一确定模块320，具体包括：

排列子模块，用于针对两个待识别卡中的每个待识别卡，将待识别卡在预设周期中驻留的基站扇区按时间顺序排列。

获取子模块，用于依据顺序排列的基站扇区进行聚类，分别得到两个待识别卡驻留的目标基站扇区以及在驻留的目标基站扇区下驻留的时段。

在一些实施例中，依据顺序排列的基站扇区进行聚类，具体包括：

依据顺序排列的基站扇区、待识别卡分别在顺序排列的基站扇区下驻留的时段、顺序排列的基站扇区之间的距离、聚类距离阈值和聚类时间阈值进行聚类。

根据本发明实施例的识别双卡槽双卡用户的装置的其他细节与以上结合图1和图2描述的根据本发明实施例的识别双卡槽双卡用户的方法类似，在此不再赘述。

通过本发明实施例提供的识别双卡槽双卡用户的装置，能够准确地识别出双卡槽双卡用户。

结合图1至图3描述的根据本发明实施例的识别双卡槽双卡用户的方法和装置可以由识别双卡槽双卡用户的的设备来实现。图4是示出根据发明实施例的识别双卡槽双卡用户的设备的硬件结构400示意图。

如图4所示，本实施例中的识别双卡槽双卡用户的设备400包括输入设备401、输入接口402、中央处理器403、存储器404、输出接口405、以及输出设备406。其中，输入接口402、中央处理器403、存储器404、以及输出接口405通过总线410相互连接，输入设备401和输出设备406分别通过输入接口402和输出接口405与总线410连接，进而与识别双卡槽双卡用户的设备400的其他组件连接。

具体地，输入设备401接收来自外部的输入信息，并通过输入接口402将输入信息传送到中央处理器403；中央处理器403基于存储器404中存储的计算机可执行指令对输入信息进行处理以生成输出信息，将输出信息临时或者永久地存储在存储器404中，然后通过输出接口405将输出信息传送到输出设备406；输出设备406将输出信息输出到识别双卡槽双卡用户的设备400的外部供用户使用。

也就是说，图4所示的识别双卡槽双卡用户的设备也可以被实现为包括：存储有计算机可执行指令的存储器；以及处理器，该处理器在执行计算机可执行指令时可以实现结合图1至图3描述的识别双卡槽双卡用户的方法和装置。

在一个实施例中，图4所示的识别双卡槽双卡用户的设备400包括：存储器404，用于存储程序；处理器403，用于运行存储器中存储的程序，以执行本发明实施例识别双卡槽双卡用户的方法。

本发明实施例提供的识别双卡槽双卡用户的设备，能够准确地识别出双卡槽双卡用户。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现本发明实施例提供的识别双卡槽双卡用户的方法。

需要明确的是，本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。

以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。

还需要说明的是，本发明中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本发明不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种识别双卡槽双卡用户的方法，其特征在于，包括：

从预设周期的多个预设时间段中，确定满足第一预设条件的目标时间段，并统计所述目标时间段的个数；其中，所述第一预设条件包括所述预设时间段内两个待识别卡的常驻基站扇区之间的距离小于第一预设值；

根据所述两个待识别卡在所述预设周期中驻留的基站扇区以及在所述预设周期中驻留的基站扇区下驻留的时段，采用改进的聚类算法DBSCAN分别确定，所述两个待识别卡驻留的目标基站扇区以及在所述驻留的目标基站扇区下驻留的时段；

基于所述两个待识别卡驻留的目标基站扇区以及在所述驻留的目标基站扇区下驻留的时段，在所述预设周期中每隔第一预设时长判断所述两个待识别卡是否处于同一目标基站扇区，并统计所述两个待识别卡处于同一目标基站扇区的次数；

若所述目标时间段的个数大于第二预设值，并且所述两个待识别卡处于同一目标基站扇区的次数大于第三预设值，确定所述两个待识别卡所属的用户为双卡槽双卡用户。

2.根据权利要求1所述识别双卡槽双卡用户的方法，其特征在于，还包括：

在同一时刻，分别向所述两个待识别卡发送哑短信，获取所述两个待识别卡驻留的基站扇区；

若所述两个待识别卡驻留的基站扇区为同一基站扇区，核定所述两个待识别卡所属的用户为双卡槽双卡用户。

3.根据权利要求1所述识别双卡槽双卡用户的方法，其特征在于：

所述多个预设时间段中的每个预设时间段的时长均等于第二预设时长，所述第二预设时长大于所述第一预设时长。

4.根据权利要求1所述识别双卡槽双卡用户的方法，其特征在于，所述采用改进的DBSCAN分别确定，所述两个待识别卡驻留的目标基站扇区以及在所述驻留的目标基站扇区下驻留的时段，包括：

针对所述两个待识别卡中的每个待识别卡，将所述待识别卡在所述预设周期中驻留的基站扇区按时间顺序排列；

依据顺序排列的基站扇区进行聚类，分别得到两个所述待识别卡驻留的目标基站扇区以及在所述驻留的目标基站扇区下驻留的时段。

5.根据权利要求4所述识别双卡槽双卡用户的方法，其特征在于，所述依据顺序排列的基站扇区进行聚类，包括：

依据顺序排列的基站扇区、所述待识别卡分别在顺序排列的基站扇区下驻留的时段、顺序排列的基站扇区之间的距离、聚类距离阈值和聚类时间阈值进行聚类。

6.一种识别双卡槽双卡用户的装置，其特征在于，所述装置包括：

第一统计模块，用于从预设周期的多个预设时间段中，确定满足第一预设条件的目标时间段，并统计所述目标时间段的个数；其中，所述第一预设条件包括所述预设时间段内两个待识别卡的常驻基站扇区之间的距离小于第一预设值；

第一确定模块，用于根据所述两个待识别卡在所述预设周期中驻留的基站扇区以及在所述预设周期中驻留的基站扇区下驻留的时段，采用改进的聚类算法DBSCAN分别确定，所述两个待识别卡驻留的目标基站扇区以及在所述驻留的目标基站扇区下驻留的时段；

第二统计模块，用于基于所述两个待识别卡驻留的目标基站扇区以及在所述驻留的目标基站扇区下驻留的时段，在所述预设周期中每隔第一预设时长判断所述两个待识别卡是否处于同一目标基站扇区，并统计所述两个待识别卡处于同一目标基站扇区的次数；

第二确定模块，用于若所述目标时间段的个数大于第二预设值，并且所述两个待识别卡处于同一目标基站扇区的次数大于第三预设值，确定所述两个待识别卡所属的用户为双卡槽双卡用户。

7.根据权利要求6所述识别双卡槽双卡用户的装置，其特征在于，还包括：

获取模块，用于在同一时刻，分别向所述两个待识别卡发送哑短信，获取所述两个待识别卡驻留的基站扇区；

核定模块，用于若所述两个待识别卡驻留的基站扇区为同一基站扇区，核定所述两个待识别卡所属的用户为双卡槽双卡用户。

8.根据权利要求6所述识别双卡槽双卡用户的装置，其特征在于：

所述多个预设时间段中的每个预设时间段的时长均等于第二预设时长，所述第二预设时长大于所述第一预设时长。

9.根据权利要求6所述识别双卡槽双卡用户的装置，其特征在于，所述第一确定模块，包括：

排列子模块，用于针对所述两个待识别卡中的每个待识别卡，将所述待识别卡在所述预设周期中驻留的基站扇区按时间顺序排列；

获取子模块，用于依据顺序排列的基站扇区进行聚类，分别得到两个所述待识别卡驻留的目标基站扇区以及在所述驻留的目标基站扇区下驻留的时段。

10.根据权利要求9所述识别双卡槽双卡用户的装置，其特征在于，所述依据顺序排列的基站扇区进行聚类，包括：

依据顺序排列的基站扇区、所述待识别卡分别在顺序排列的基站扇区下驻留的时段、顺序排列的基站扇区之间的距离、聚类距离阈值和聚类时间阈值进行聚类。

11.一种识别双卡槽双卡用户的设备，其特征在于，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；

所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如权利要求1-5任意一项所述的识别双卡槽双卡用户的方法。

12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-5任意一项所述的识别双卡槽双卡用户的方法。