CN110312213B - 运营商占比率计算方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种运营商占比率计算方法和装置；其中，该方法包括：获取目标区域对应的寻呼数据和兴趣点数据；确定寻呼数据中每个用户对应的运营商；根据寻呼数据和兴趣点数据计算每个用户在不同兴趣点通话的总时长；基于计算出的每个用户在不同兴趣点通话的总时长，确定每个运营商在不同兴趣点通话的总时长；根据每个运营商在不同兴趣点的占比率，计算行政区域下单个运营商的占比率。该方法基于获取的目标区域对应的寻呼数据确定每个用户对应的运营商，可以计算出每个运营商在不同行政区县的占比率；由此在使用单个运营商进行统计分析时，通过此占比率进行扩样以体现全量的数据情况。

Description

运营商占比率计算方法和装置
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种运营商占比率计算方法和装置。
背景技术
相关技术中，为了统计电信运营商的市场占有率，可以通过各个运营商的发卡情况进行计算，也可以通过将SDK(Software Development Kit，软件开发工具包)嵌入到固定的主流APP(Application，应用程序)中，用户安装上述APP之后SDK会上报设备的用户信息，通过上报信息进行计算。其中，根据发卡情况计算的方法，因为发卡情况只能精确到地市级，计算的精确度不够理想，发卡情况只能表示发卡地，而不能表示使用地，这种计算方法存在缺陷，准确率较低；通过SDK嵌入计算的方法，由于APP的用户群体不稳定，可能导致SDK上报的用户信息数据不够准确，计算结果存在较大波动。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种运营商占比率计算方法和装置，以增加计算的精度，提高计算的准确率。
第一方面，本发明实施例提供了一种运营商占比率计算方法，包括：获取目标区域对应的寻呼数据和兴趣点数据；确定寻呼数据中每个用户对应的运营商；根据寻呼数据和兴趣点数据计算每个用户在不同兴趣点通话的总时长；基于计算出的每个用户在不同兴趣点通话的总时长，确定每个运营商在不同兴趣点通话的总时长；根据每个运营商在不同兴趣点的占比率，计算行政区域下单个运营商的占比率。
在本发明较佳的实施例中，在上述确定寻呼数据中每个用户对应的运营商的步骤之前，方法还包括：过滤寻呼数据和兴趣点数据中的无用数据；过滤后的寻呼数据包括：号码和信令发生时间；过滤后的兴趣点数据包括：用户标号、兴趣点停留时长和地区编码；如果同一用户的寻呼数据的数量大于预设的寻呼阈值，则将大于寻呼阈值数量的寻呼数据剔除。
在本发明较佳的实施例中，上述根据寻呼数据和兴趣点数据计算每个用户在不同兴趣点通话的总时长的步骤，包括：根据兴趣点数据计算用户在一个兴趣点的驻留时长和用户在多个兴趣点的驻留时长，并计算每个用户在一个兴趣点的驻留占比；根据寻呼数据获取用户的通话总次数以及用户与对应的运营商之间的通话次数；根据每个用户在一个兴趣点的驻留占比和用户的通话总次数计算用户在一个兴趣点的驻留时长占比和用户在多个兴趣点的驻留时长占比；根据用户在一个兴趣点的驻留时长占比、用户在多个兴趣点的驻留时长占比、用户的通话总次数和用户与对应的运营商之间的通话次数计算用户在不同兴趣点通话的总时长。
在本发明较佳的实施例中，上述每个用户在一个兴趣点的驻留占比Szone＝Tzone/Tallpoi；其中，Tzone为用户在一个兴趣点的驻留时长，Tallpoi为用户在多个兴趣点的驻留时长；用户在一个兴趣点的驻留时长占比PT＝Szone/Cs；其中，Cs为用户的通话总次数；用户在多个兴趣点的驻留时长占比PTL＝∑PT；用户在不同兴趣点通话的总时长TAPOI＝PT/PTL*Obd；其中，Obd为对应的运营商之间的通话次数的和。
在本发明较佳的实施例中，上述根据兴趣点数据计算用户在一个兴趣点的驻留时长和用户在多个兴趣点的驻留时长的步骤，包括：根据兴趣点数据计算用户在一个兴趣点的驻留时长；按用户在一个兴趣点的驻留时长由大到小的顺序，得到排序结果；从排序结果中的用户在第一个兴趣点的驻留时长开始，提取连续的指定数量的用户在一个兴趣点的驻留时长；将提取出的用户在一个兴趣点的驻留时长确定为用户在多个兴趣点的驻留时长。
在本发明较佳的实施例中，上述基于计算出的每个用户在不同兴趣点通话的总时长，确定每个运营商在不同兴趣点通话的总时长的步骤，包括：通过以下算式计算每个运营商在不同兴趣点通话的总时长：Op＝Count(TApoi)；其中，Op为运营商在不同兴趣点通话的总时长，TApoi为用户在不同兴趣点通话的总时长，Count是指按照运营商对多个用户在不同兴趣点通话的总时长求和。
在本发明较佳的实施例中，上述根据每个运营商在不同兴趣点通话的总时长，计算每个运营商在不同兴趣点的占比率的步骤，包括：通过以下算式计算运营商在不同兴趣点的占比率：SOp＝Op/Opall；其中，SOp为运营商在不同兴趣点的占比率，Op为运营商在不同兴趣点通话的总时长，Opall为每个运营商在不同兴趣点通话的总时长的和。
第二方面，本发明实施例还提供一种运营商占比率计算装置，包括：数据获取模块，用于获取目标区域对应的寻呼数据和兴趣点数据；运营商确定模块，用于确定寻呼数据中每个用户对应的运营商；用户计算模块，用于根据寻呼数据和兴趣点数据计算每个用户在不同兴趣点通话的总时长；运营商计算模块，用于基于计算出的每个用户在不同兴趣点通话的总时长，确定每个运营商在不同兴趣点通话的总时长；占比率计算模块，用于根据每个运营商在不同兴趣点的占比率，计算行政区域下单个运营商的占比率。
在本发明较佳的实施例中，上述装置还包括：数据过滤模块，用于过滤寻呼数据和兴趣点数据中的无用数据；数据剔除模块，用于如果同一用户的寻呼数据的数量大于预设的寻呼阈值，则将大于寻呼阈值数量的寻呼数据剔除。
在本发明较佳的实施例中，上述用户计算模块，用于：根据兴趣点数据计算用户在一个兴趣点的驻留时长和用户在多个兴趣点的驻留时长，并计算每个用户在一个兴趣点的驻留占比；根据寻呼数据获取用户的通话总次数以及用户与对应的运营商之间的通话次数；根据每个用户在一个兴趣点的驻留占比和用户的通话总次数计算用户在一个兴趣点的驻留时长占比和用户在多个兴趣点的驻留时长占比；根据用户在一个兴趣点的驻留时长占比、用户在多个兴趣点的驻留时长占比、用户的通话总次数和用户与对应的运营商之间的通话次数计算用户在不同兴趣点通话的总时长。
本发明实施例带来了以下有益效果：
本发明实施例提供的运营商占比率计算方法和装置，基于获取的目标区域对应的寻呼数据确定每个用户对应的运营商，根据寻呼数据和兴趣点数据计算每个用户在不同兴趣点通话的总时长，并以此确定每个运营商在不同兴趣点通话的总时长，可以计算出每个运营商在不同行政区县的占比率；由此在使用单个运营商进行统计分析时，通过此占比率进行扩样以体现全量的数据情况，增加计算的精度，提高计算的准确率。
本公开的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本公开的上述技术即可得知。
为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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为本发明实施例提供的一种运营商占比率计算方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的另一种运营商占比率计算方法的流程图；
图3为本发明实施例提供的一种运营商占比率的数据处理流程的示意图；
图4为本发明实施例提供的一种运营商占比率计算装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
目前运营商市场占有率的统计主要有两种：通过各个运营商的发卡情况进行计算，以及通过将SDK嵌入到固定的主流APP中，用户安装上述APP之后SDK会上报设备的用户信息，通过上报信息进行计算。其中，对于根据发卡情况计算的方法，因为发卡情况只能精确到地市级，计算的精确度不够理想，发卡情况只能表示发卡地，而不能表示使用地，这种计算方法存在缺陷，准确率较低，举例来说，有的人在A市拿了卡，而在B市使用，这样根据发卡情况计算的方法统计在A市了，而其实应该统计在B市里，该方法存在严重的缺陷；通过SDK嵌入计算的方法，由于APP的用户群体不稳定，可能导致SDK上报的用户信息数据不够准确，计算结果存在较大波动。基于此，本发明实施例提供的一种运营商占比率计算方法和装置，该技术应用于数据处理的技术领域，尤其可以适用于信令数据和POI(Point ofInterest，兴趣点)数据的处理。
为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种运营商占比率计算方法进行详细介绍。
实施例1
参见图1所示的一种运营商占比率计算方法的流程图，该方法包括如下步骤：
步骤S102，获取目标区域对应的寻呼数据和兴趣点数据。
目标区域是指运营商占比计算的总体区域，例如：国内、亚洲、全球等。目标区域的大小取决于寻呼数据和兴趣点数据包括的范围，以二者范围重叠的区域为准，例如：寻呼数据的范围是A市+B市+C市，兴趣点数据的范围是C市+D市，则目标区域的范围就是寻呼数据和兴趣点数据的重叠部分C市。寻呼数据也称作calling pattern数据，是用户通过通话设备发起语音、短信会话，请求连接到其他通话设备时所产生的信令数据。兴趣点数据也称为POI数据，是指用户在一定地理范围内超过一定时长而产生的点位信息。POI数据主要用来记录用户驻留所在区域的核心点位信息。在POI数据中，一个POI可以是一栋房子、一个商铺、一个邮筒、一个公交站等。
步骤S104，确定寻呼数据中每个用户对应的运营商。
寻呼数据中包括本端用户和对端用户的号码，通过解析号码即可确定本端用户和对端用户对应的运营商。运营商是指提供网络服务的供应商，举例来说在国内运营商一般分为：中国联通、中国移动、中国电信和虚拟运营商等。
步骤S106，根据寻呼数据和兴趣点数据计算每个用户在不同兴趣点通话的总时长。
寻呼数据获得了用户在何时向何人发送信令的数据，兴趣点数据获得了该用户合适在何地的信息。结合这两种信息，就可以确定用户在不同兴趣点通话的总时长，也就是针对每一个地区，用户通话的时间长度的和。
步骤S108，基于计算出的每个用户在不同兴趣点通话的总时长，确定每个运营商在不同兴趣点通话的总时长。
每个用户都对应一个运营商，基于计算出的每个用户在不同兴趣点通话的总时长，就可以确定每个运营商在不同兴趣点通话的总时长，也就是针对每一个地区，运营商通话的时间长度的和。
步骤S110，根据每个所述运营商在不同兴趣点的占比率，计算行政区域下单个运营商的占比率。
每一个地区每一个运营商都有一个通话的总时长，这个地区也称作行政区域，进行汇总后，既可以知道运营商在不同地区的通话占比率，也就是运营商在不同兴趣点的占比率。
本发明实施例提供的一种运营商占比率计算方法，基于获取的目标区域对应的寻呼数据确定每个用户对应的运营商，根据寻呼数据和兴趣点数据计算每个用户在不同兴趣点通话的总时长，并以此确定每个运营商在不同兴趣点通话的总时长，可以计算出每个运营商在不同行政区县的占比率；由此在使用单个运营商进行统计分析时，通过此占比率进行扩样以体现全量的数据情况，增加计算的精度，提高计算的准确率。
实施例2
本发明实施例还提供另一种运营商占比率计算方法；该方法在上述实施例方法的基础上实现；该方法重点描述寻呼数据和兴趣点数据中的无用数据和异常值的过滤和剔除的具体实现方式。
如图2所示的另一种运营商占比率计算方法的流程图，该方法包括如下步骤：
步骤S202，获取目标区域对应的寻呼数据和兴趣点数据。
寻呼数据包括：信令发生的本端号码，本端移动设备的IMSI(InternationalMobile Subscriber Identification Number，国际移动用户识别码)，信息、信令寻呼的另一端(下文统称对端)号码，对端的IMSI，信令发生时间，对端号码的地区编码或对端前7位号码，寻呼类型(主动或被动)等信息。其中，对端前7位号码是指对端手机号的前7位数字，通过对端前7位号码即可判断对端的运营商归属。寻呼类型的主动是指发起通话的一方，被动是指接收通话的一方，例如，A用户呼叫B用户，A为主动，B为被动。
兴趣点数据包括：用户编号、根据观察时间段而进行分类的POI类型(如：家、工作地、其他)、POI点停留时长、区县编码、网格编号等信息。其中，用户标号用来标记用户；POI类型说明用户驻留的地区的性质；区县编码说明用户驻留的区县；网格编号是指将地图划分为网格状，用户所处的网格的标号，也是用来说明用户驻留的位置的。
步骤S204，过滤寻呼数据和兴趣点数据中的无用数据；过滤后的寻呼数据包括：号码和信令发生时间；过滤后的兴趣点数据包括：用户标号、兴趣点停留时长和地区编码。
无用数据是指寻呼数据和兴趣点数据中不需要本实施例使用的字段信息，包括：寻呼数据汇总的寻呼类型、兴趣点数据中的网格编号、POI类型等。过滤后的寻呼数据包括的号码，是指上述本端号码和对端号码，也可以是对寻呼数据中本端和对端的IMSI采用系统内置的加密方式进行加密生成用户标识，加密的用户标识可以POI进行关联操作。
过滤后的兴趣点数据包括的兴趣点停留时长是指上述POI点停留时长；地区编码是指上述区县编码或网格编号，只要能表示用户驻留的位置即可。
步骤S206，如果同一用户的寻呼数据的数量大于预设的寻呼阈值，则将大于寻呼阈值数量的寻呼数据剔除。
若同一用户的呼叫信息远超出正常水平时，在数据运算过程中，该用户的所有数据会出现堆积，导致程序运行缓慢，效率降低；于是需要对数据的异常值进行剔除。寻呼阈值为预设的值，可以根据实际需要进行设置，范围可以为50-200，优选值为100。以寻呼阈值为100举例，假设同一用户的寻呼数据的数量为150，则将第101条到第150条寻呼数据作为异常值剔除。
步骤S208，确定寻呼数据中每个用户对应的运营商。
步骤S210，根据寻呼数据和兴趣点数据计算每个用户在不同兴趣点通话的总时长。
可以通过以下方法计算每个用户在不同兴趣点通话的总时长：
(1)根据兴趣点数据计算用户在一个兴趣点的驻留时长和用户在多个兴趣点的驻留时长，并计算每个用户在一个兴趣点的驻留占比。
过滤后的兴趣点数据包括用户标号、兴趣点停留时长和地区编码。对过滤后的兴趣点进行处理和归纳，可以获得用户在一个兴趣点的驻留时长，和一个用户在多个兴趣点的驻留时长，也就是该用户在兴趣点数据中所有兴趣点的驻留时长，并以此计算每个用户在一个兴趣点的驻留占比Szone，Szone＝Tzone/Tallpoi；其中，Tzone为用户在一个兴趣点的驻留时长，Tallpoi为用户在多个兴趣点的驻留时长。
需要说明是，POI信息一般以一个月为单位，这种POI信息也称作月度POI信息，如果去所有兴趣点计算多个兴趣点的驻留时长，那么会造成计算量过大且繁琐，因此，可以取部分兴趣点计算多个兴趣点的驻留时长的。
例如，通过以下步骤执行：根据兴趣点数据计算用户在一个兴趣点的驻留时长；按用户在一个兴趣点的驻留时长由大到小的顺序，得到排序结果；从排序结果中的用户在第一个兴趣点的驻留时长开始，提取连续的指定数量的用户在一个兴趣点的驻留时长将提取出的用户在一个兴趣点的驻留时长确定为用户在多个兴趣点的驻留时长。
按照驻留时长从大到小提取指定数量的用户在一个兴趣点的驻留时长，计算用户在多个兴趣点的驻留时长。月度POI信息描述了用户在一个月内的所有兴趣点，这些兴趣点的停留时长描述了这些点对用户的重要性。根据每个用户在目标区域的POI驻留时间进行降序排列，大多数用户每月POI点在60个以下，取前50个POI点可以覆盖用户停留过的80％的地方，通过此方法得到最有意义的POI驻留信息。因此，指定数量可以为50，即按照驻留时长由大到小的顺序，提取前50个用户在一个兴趣点的驻留时长，计算用户在多个兴趣点的驻留时长。
(2)根据寻呼数据获取用户的通话总次数以及用户与对应的运营商之间的通话次数。
过滤后的寻呼数据包括：号码和信令发生时间；号码包括本段和对端的号码，对过滤后的寻呼数据进行归纳，就可以获得用户的通话总次数，以及用户与各个运营商通通话的总次数，用户与各个运营商通通话的总次数包括用户与对应的运营商之间的通话次数。
(3)根据每个用户在一个兴趣点的驻留占比和用户的通话总次数计算用户在一个兴趣点的驻留时长占比和用户在多个兴趣点的驻留时长占比。
每个用户在一个兴趣点的驻留占比Szone已经在步骤(1)中计算得到，用户的通话总次数用Cs表示，则用户在一个兴趣点的驻留时长占比PT＝Szone/Cs，用户在多个兴趣点的驻留时长占比PTL＝∑PT，即PTL为所有兴趣点的PT的总和。
(4)根据用户在一个兴趣点的驻留时长占比、用户在多个兴趣点的驻留时长占比、用户的通话总次数和用户与对应的运营商之间的通话次数计算用户在不同兴趣点通话的总时长。
用户在一个兴趣点的驻留时长占比PT和用户在多个兴趣点的驻留时长占比PTL在步骤(3)中计算得到，用户的通话总次数和用户与对应的运营商之间的通话次数在步骤(2)得到，因此，用户在不同兴趣点通话的总时长TAPOI＝PT/PTL*Obd；其中，Obd为用户的通话总次数与用户与对应的运营商之间的通话次数的和。
步骤S212，基于计算出的每个用户在不同兴趣点通话的总时长，确定每个运营商在不同兴趣点通话的总时长。
根据步骤S210，可以得到用户在不同兴趣点通话的总时长TAPOI，因为一个用户对应一个电信运营商，对应情况在步骤208确定，因此，对TAPOI进行整理，就可以得到运营商在不同兴趣点通话的总时长Op。Op可以通过以下算式计算：Op＝Count(TApoi)；其中，TApoi为用户在不同兴趣点通话的总时长，Count是指按照运营商对多个用户在不同兴趣点通话的总时长求和。也就是说，从TApoi按照不同的运营商分别求和，得到不同的OP。
一般来说，运营商可以为中国联通、中国移动、中国电信和虚拟运营商，因此，可以得到中国联通在不同兴趣点通话的总时长Op1、中国移动在不同兴趣点通话的总时长Op2、中国电信在不同兴趣点通话的总时长Op3和虚拟运营商在不同兴趣点通话的总时长Op4。
步骤S214，根据每个运营商在不同兴趣点通话的总时长，计算每个运营商在不同兴趣点的占比率。
每个运营商在不同兴趣点通话的总时长Opall＝OP1+OP2+OP3+OP4，每个运营商在不同兴趣点的占比率SOp可以通过公式SOp＝Op/Opall计算，对于上面举的例子，中国联通在不同兴趣点的占比率SOp1＝Op1/Opall；中国移动在不同兴趣点的占比率SOp2＝Op2/Opall；中国电信在不同兴趣点的占比率SOp3＝Op3/Opall；虚拟运营商在不同兴趣点的占比率SOp4＝Op4/Opall。据此，就可以得到每个运营商在每个兴趣点的占比率。
整体的数据处理流程可以参见图3所示的一种运营商占比率的数据处理流程的示意图，如图3所示，Calling Pattern是指寻呼数据，POI是指兴趣点数据，兴趣点数据可以通过Events事件模型读取，获得Calling Pattern和POI后，经过计算，得到每个运营商在不同兴趣点的占比率，整理为所需的格式作为结果，最后将结果输出。
上述方式中，过滤寻呼数据和兴趣点数据中的无用数据，剔除大于预设的寻呼阈值；按照按用户在一个兴趣点的驻留时长由大到小的顺序提取多个兴趣点的驻留时长；详细介绍了每个用户在不同兴趣点通话的总时长、每个运营商在不同兴趣点通话的总时长和每个运营商在不同兴趣点的占比率，可以增加计算的精度，提高计算的准确率。
需要说明的是，上述各方法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。
实施例3
对应于上述方法实施例，本发明实施例提供了一种运营商占比率计算装置，如图4所示的一种运营商占比率计算装置的结构示意图，该装置包括：
数据获取模块41，用于获取目标区域对应的寻呼数据和兴趣点数据；
运营商确定模块42，用于确定寻呼数据中每个用户对应的运营商；
用户计算模块43，用于根据寻呼数据和兴趣点数据计算每个用户在不同兴趣点通话的总时长；
运营商计算模块44，用于基于计算出的每个用户在不同兴趣点通话的总时长，确定每个运营商在不同兴趣点通话的总时长；
占比率计算模块45，用于根据每个运营商在不同兴趣点的占比率，计算行政区域下单个运营商的占比率。
本发明实施例提供的一种运营商占比率计算装置，基于获取的目标区域对应的寻呼数据确定每个用户对应的运营商，根据寻呼数据和兴趣点数据计算每个用户在不同兴趣点通话的总时长，并以此确定每个运营商在不同兴趣点通话的总时长，可以计算出每个运营商在不同行政区县的占比率；由此在使用单个运营商进行统计分析时，通过此占比率进行扩样以体现全量的数据情况，增加计算的精度，提高计算的准确率。
在一些实施例中，装置还包括：数据过滤模块，用于过滤寻呼数据和兴趣点数据中的无用数据；数据剔除模块，用于如果同一用户的寻呼数据的数量大于预设的寻呼阈值，则将大于寻呼阈值数量的寻呼数据剔除。
在一些实施例中，用户计算模块，用于：根据兴趣点数据计算用户在一个兴趣点的驻留时长和用户在多个兴趣点的驻留时长，并计算每个用户在一个兴趣点的驻留占比；根据寻呼数据获取用户的通话总次数以及用户与对应的运营商之间的通话次数；根据每个用户在一个兴趣点的驻留占比和用户的通话总次数计算用户在一个兴趣点的驻留时长占比和用户在多个兴趣点的驻留时长占比；根据用户在一个兴趣点的驻留时长占比、用户在多个兴趣点的驻留时长占比、用户的通话总次数和用户与对应的运营商之间的通话次数计算用户在不同兴趣点通话的总时长。
在一些实施例中，用户计算模块，用于：每个用户在一个兴趣点的驻留占比Szone＝Tzone/Tallpoi；其中，Tzone为用户在一个兴趣点的驻留时长，Tallpoi为用户在多个兴趣点的驻留时长；用户在一个兴趣点的驻留时长占比PT＝Szone/Cs；其中，Cs为用户的通话总次数；用户在多个兴趣点的驻留时长占比PTL＝∑PT；用户在不同兴趣点通话的总时长TAPOI＝PT/PTL*Obd；其中，Obd为用户的通话总次数与用户与对应的运营商之间的通话次数的和。
在一些实施例中，用户计算模块，用于：根据兴趣点数据计算用户在一个兴趣点的驻留时长；按用户在一个兴趣点的驻留时长由大到小的顺序，得到排序结果；从排序结果中的用户在第一个兴趣点的驻留时长开始，提取连续的指定数量的用户在一个兴趣点的驻留时长；将提取出的用户在一个兴趣点的驻留时长确定为用户在多个兴趣点的驻留时长。
在一些实施例中，运营商计算模块，用于：基于计算出的每个用户在不同兴趣点通话的总时长，确定每个运营商在不同兴趣点通话的总时长的步骤，包括：通过以下算式计算每个运营商在不同兴趣点通话的总时长：Op＝Count(TApoi)；其中，Op为运营商在不同兴趣点通话的总时长，TApoi为用户在不同兴趣点通话的总时长，Count是指按照运营商对多个用户在不同兴趣点通话的总时长求和。
在一些实施例中，占比率计算模块，用于：通过以下算式计算运营商在不同兴趣点的占比率：SOp＝Op/Opall；其中，SOp为运营商在不同兴趣点的占比率，Op为运营商在不同兴趣点通话的总时长，Opall为每个运营商在不同兴趣点通话的总时长的和。
本发明实施例提供的运营商占比率计算装置，与上述实施例提供的运营商占比率计算装方法具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和/或终端设备的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：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，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种运营商占比率计算方法，其特征在于，包括：
获取目标区域对应的寻呼数据和兴趣点数据；
确定所述寻呼数据中每个用户对应的运营商；
根据所述寻呼数据和所述兴趣点数据计算每个所述用户在不同兴趣点通话的总时长；
基于计算出的每个所述用户在不同兴趣点通话的总时长，确定每个所述运营商在不同兴趣点通话的总时长；
根据每个所述运营商在不同兴趣点通话的总时长，计算每个所述运营商在不同兴趣点的占比率；
根据每个所述运营商在不同兴趣点的占比率，计算行政区域下单个运营商的占比率；
根据所述寻呼数据和所述兴趣点数据计算每个所述用户在不同兴趣点通话的总时长的步骤，包括：
根据所述兴趣点数据计算用户在一个兴趣点的驻留时长和用户在多个兴趣点的驻留时长，并计算每个用户在一个兴趣点的驻留占比；
根据所述寻呼数据获取用户的通话总次数以及用户与对应的运营商之间的通话次数；
根据所述每个用户在一个兴趣点的驻留占比和所述用户的通话总次数计算用户在一个兴趣点的驻留时长占比和用户在多个兴趣点的驻留时长占比；
根据所述用户在一个兴趣点的驻留时长占比、所述用户在多个兴趣点的驻留时长占比、所述用户的通话总次数和所述用户与对应的运营商之间的通话次数计算用户在不同兴趣点通话的总时长。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述寻呼数据中每个用户对应的运营商的步骤之前，所述方法还包括：
过滤所述寻呼数据和所述兴趣点数据中的无用数据；过滤后的所述寻呼数据包括：号码和信令发生时间；过滤后的所述兴趣点数据包括：用户标号、兴趣点停留时长和地区编码；
如果同一用户的寻呼数据的数量大于预设的寻呼阈值，则将大于所述寻呼阈值数量的寻呼数据剔除。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个用户在一个兴趣点的驻留占比Szone＝Tzone/Tallpoi；其中，Tzone为所述用户在一个兴趣点的驻留时长，Tallpoi为所述用户在多个兴趣点的驻留时长；
所述用户在一个兴趣点的驻留时长占比PT＝Szone/Cs；其中，Cs为所述用户的通话总次数；
所述用户在多个兴趣点的驻留时长占比PTL＝∑PT；
所述用户在不同兴趣点通话的总时长TAPOI＝PT/PTL*Obd；其中，Obd为所述用户的通话总次数与所述用户与对应的运营商之间的通话次数的和。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述兴趣点数据计算用户在一个兴趣点的驻留时长和用户在多个兴趣点的驻留时长的步骤，包括：
根据所述兴趣点数据计算用户在一个兴趣点的驻留时长；
按所述用户在一个兴趣点的驻留时长由大到小的顺序，得到排序结果；
从所述排序结果中的用户在第一个兴趣点的驻留时长开始，提取连续的指定数量的所述用户在一个兴趣点的驻留时长；
将提取出的所述用户在一个兴趣点的驻留时长确定为所述用户在多个兴趣点的驻留时长。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于计算出的每个所述用户在不同兴趣点通话的总时长，确定每个所述运营商在不同兴趣点通话的总时长的步骤，包括：
通过以下算式计算所述每个所述运营商在不同兴趣点通话的总时长：
Op＝Count(TApoi)；
其中，Op为所述运营商在不同兴趣点通话的总时长，TApoi为所述用户在不同兴趣点通话的总时长，Count是指按照运营商对多个所述用户在不同兴趣点通话的总时长求和。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每个所述运营商在不同兴趣点通话的总时长，计算每个所述运营商在不同兴趣点的占比率的步骤，包括：
通过以下算式计算所述运营商在不同兴趣点的占比率：
SOp＝Op/Opall；
其中，SOp为所述运营商在不同兴趣点的占比率，Op为所述运营商在不同兴趣点通话的总时长，Opall为每个运营商在不同兴趣点通话的总时长的和。
7.一种运营商占比率计算装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取目标区域对应的寻呼数据和兴趣点数据；
运营商确定模块，用于确定所述寻呼数据中每个用户对应的运营商；
用户计算模块，用于根据所述寻呼数据和所述兴趣点数据计算每个所述用户在不同兴趣点通话的总时长；
运营商计算模块，用于基于计算出的每个所述用户在不同兴趣点通话的总时长，确定每个所述运营商在不同兴趣点通话的总时长；
占比率计算模块，用于根据每个运营商在不同兴趣点的占比率，计算行政区域下单个运营商的占比率；
所述用户计算模块，用于：根据所述兴趣点数据计算用户在一个兴趣点的驻留时长和用户在多个兴趣点的驻留时长，并计算每个用户在一个兴趣点的驻留占比；根据所述寻呼数据获取用户的通话总次数以及用户与对应的运营商之间的通话次数；根据所述每个用户在一个兴趣点的驻留占比和所述用户的通话总次数计算用户在一个兴趣点的驻留时长占比和用户在多个兴趣点的驻留时长占比；根据所述用户在一个兴趣点的驻留时长占比、所述用户在多个兴趣点的驻留时长占比、所述用户的通话总次数和所述用户与对应的运营商之间的通话次数计算用户在不同兴趣点通话的总时长。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，上述装置还包括：
数据过滤模块，用于过滤所述寻呼数据和所述兴趣点数据中的无用数据；
数据剔除模块，用于如果同一用户的寻呼数据的数量大于预设的寻呼阈值，则将大于所述寻呼阈值数量的寻呼数据剔除。
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