CN110545317A - 一种基于栅格感知助力区域划小服务的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及移动通信技术领域，具体涉及一种基于栅格感知助力区域划小服务的方法和装置，其中方法包括：通过DPI采集全网用户上网数据，获取包含多条用户话单记录的DPI话单；通过MR定位确定用户的位置信息至栅格级，并将用户的位置信息回填到所述DPI话单中；将所述DPI话单中的DPI数据和用户位置信息关联组合，进行栅格级的用户感知评估以及用户行为分析。本发明引入MR定位技术，并将MR定位信息与DPI数据进行组合关联分析，可映射业务感知到网格，进行栅格级的用户业务感知评估和用户行为分析，使客户经理获取更准确、细化的信息，为客户经理监测辖区提供数据支撑，为业务推广和市场营销活动提供大数据支撑。

Description

一种基于栅格感知助力区域划小服务的方法和装置

【技术领域】

本发明涉及移动通信技术领域，具体涉及一种基于栅格感知助力区域划小服务的方法和装置。

【背景技术】

随着网络技术演进，网络的运营管理工作也将需要进一步精细化，例如对接入网的感知分析也应当由小区级(数百米或以上)改进为栅格级(几十米甚至几米)。目前，网络的运营管理工作主要是采用“区域划小”的承包制方法，各客户经理分区负责，即每个客户经理负责其分配的“责任田”内的用户关系维系和用户发展拉新工作；其中，所述“责任田”也就是指在地理区域中客户经理对应负责的包区(或者说辖区)，每个包区又通常划分为若干个形状不规则的网格，如图1所示。

一般情况下，对地理区域中包区的划分和网格的划分都由客户提供，例如，当客户为中国电信时，中国电信能够提供的已知信息有包区ID、网格ID、基站小区信息等。通过客户提供的这些信息，每个包区内的目标用户(即对应客户经理的管辖服务对象)对于客户经理来说是已知和固定的，主要就是包区内的常驻用户。例如，根据用户办理手机业务时提供的信息以及用户办理手机业务的办理地点等，可以确定用户所属的包区，进而将该用户分配给对应的客户经理负责。

但是，当前的“区域划小”中，由于缺少准确的用户定位信息，客户经理在进行包区内的用户关系维系和用户拉新发展工作时，只能根据已知的目标用户，确定自身需要维系多少用户、维系哪些用户等一些基本信息，却无法获知包区/网格内用户的更细化、更准确的信息。例如，包区/网格内的用户使用了什么终端(例如终端品牌和终端型号)、访问了哪些业务(例如浏览网页、看视频、打游戏、聊天等情况)、用户感知体验如何(网络可用性、及时性、稳定性等)、用户每天产生业务流量和趋势如何(例如哪些是高流量用户、哪些是低流量用户)、包区/网格内无线覆盖质量如何(是弱覆盖、过覆盖还是重叠覆盖等)、哪些是常驻用户、哪些是流动用户、每个网格内具体有多少用户、如何进行包区/网格内的网络规划建设和优化等等，这些信息客户经理都是无法获取到的。也就是说，仅靠当前获取的基本信息，难以为客户经理监测辖区提供数据支撑，为业务推广和市场营销活动提供大数据支撑，无法满足工作中评估业务感知、预判指标发展趋势等分析需要，例如：故障定位、投诉处理、客户关怀、基于精准位置的业务推广与营销等。

鉴于此，克服上述现有技术所存在的缺陷是本技术领域亟待解决的问题。

【发明内容】

本发明需要解决的技术问题是：

网络的运营管理工作目前主要是采用“区域划小”的承包制，由于缺少准确的用户定位信息，客户经理负责相应包区内的用户维系和发展时仅能获取一些基本信息，无法获知包区/网格内用户更细化、准确的信息，难以满足工作中评估业务感知、预判指标发展趋势等分析需要。

本发明通过如下技术方案达到上述目的：

第一方面，本发明提供了一种基于栅格感知助力区域划小服务的方法，包括：

通过DPI采集用户上网数据，获取包含多条用户话单记录的DPI话单；

通过MR定位确定用户的位置信息至栅格级，并将用户的位置信息回填到所述DPI话单中；

将DPI话单中的DPI数据和用户位置信息关联组合，进行栅格级的用户感知评估以及用户行为分析。

优选的，所述位置信息具体指用户终端的经纬度信息，则所述将DPI话单中的DPI数据和用户位置信息关联组合，进行栅格级的用户感知评估以及用户行为分析，具体为：

利用Geo哈希算法将DPI话单中回填的经纬度信息转化为对应的栅格信息，确定栅格所在的网格后将用户位置映射到对应包区内的网格中；

根据DPI话单中的DPI数据和用户所在网格，进行栅格级的用户感知评估以及用户行为分析。

优选的，所述DPI话单中包括：

用户终端信息、用户级别信息、用户小区信息、用户APP下载和使用信息、用户业务访问信息、用户上网流量信息和网络质量信息中的一项或多项；其中，所述用户终端信息包括终端品牌和/或终端型号。

优选的，所述用户行为分析包括：包区/网格内常驻用户的识别分析、用户常驻小区的识别分析、用户上网流量统计及趋势分析、用户的APP与业务偏好分析、用户终端类别分析、用户终端营销分析、无线覆盖质量分析和用户移动轨迹分析中的一项或多项；

其中，所述常驻用户的识别分析包括白天常驻用户的识别分析以及夜间常驻用户的识别分析；所述用户移动轨迹分析包括用户的通勤路线分析、用户居住地点分析、用户工作地点分析以及用户活动场所分析中的一项或多项。

优选的，所述用户移动轨迹分析具体为：

根据用户终端接入服务小区所在的基站位置描述出用户多日的动态移动轨迹，并将工作日用户的动态移动轨迹确定为用户通勤路线；

根据用户多日的动态移动轨迹识别出用户的静态驻留位置，并将工作日白天驻留位置所在的网格确定为用户工作地点，将夜间驻留位置所在的网格确定为用户居住地点，将节假日驻留位置所在的确定为用户活动场所，从而确定各网格的区域属性。

优选的，所述确定各网格的区域属性后，所述方法还包括：

通过MR定位确定用户当前的位置信息后，识别出用户当前位置所在网格的区域属性，以便由对应客户经理根据区域属性为用户制定相应的业务推广策略。

优选的，所述进行栅格级的用户感知评估以及用户行为分析之后，所述方法还包括：

根据用户感知评估结果，客户经理对所负责包区内感知体验差的用户进行主动关怀服务；根据用户行为分析结果，客户经理对所负责包区内的用户进行相应的业务推广和营销。

优选的，所述方法还包括：

用户在包区A内接收到来自对应客户经理的主动关怀服务或业务推广营销服务后，由平台标记该用户已经接收的相关服务；

当用户由包区A进入包区B时，由平台提醒包区B对应的客户经理该用户已经接收的相关服务，使得包区B对应的客户经理在预设时间段内不再向用户进行同样的主动关怀服务或业务推广营销服务。

优选的，所述通过MR定位确定用户的位置信息具体为：

采用三角定位、指纹定位和/或OTT定位，获取用户终端所在位置的经纬度信息，并将获取的经纬度信息回填到MR中。

第二方面，本发明提供了一种基于栅格感知助力区域划小服务的方法，包括至少一个处理器和存储器，所述至少一个处理器和存储器之间通过数据总线连接，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令在被所述处理器执行后，用于完成第一方面所述的基于栅格感知助力区域划小服务的方法。

与传统技术相比，本发明的有益效果是：

本发明提供的基于栅格感知助力区域划小服务的方法中，引入MR定位技术，并将定位信息与DPI数据进行组合关联分析，可映射业务感知到网格，进行栅格级的用户业务感知评估，为客户经理监测辖区提供数据支撑；同时还可基于关联信息进行用户行为分析，为业务推广和市场营销活动提供大数据支撑，满足工作中评估业务感知、预判指标发展趋势等分析需要。

【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。显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，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包区和网格的从属关系示意图；

图2为本发明实施例提供的一种基于栅格感知助力区域划小服务的方法流程图；

图3为本发明实施例提供的一种位置信息的回填过程示意图；

图4为本发明实施例提供的一种包区、网格和栅格的从属关系示意图；

图5为本发明实施例提供的一种用户移动轨迹分析的流程图；

图6为本发明实施例提供的一种成果输出界面展现示意图；

图7为本发明实施例提供的另一种成果输出界面展现示意图；

图8为本发明实施例提供的一种基于栅格感知助力区域划小服务的装置架构图。

【具体实施方式】

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说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明各实施例中，符号“/”表示同时具有两种功能的含义，而对于符号“A和/或B”则表明由该符号连接的前后对象之间的组合包括“A”、“B”、“A和B”三种情况。

本发明中用户的终端可以多种形式存在，包括但不限于：

(1)移动通信设备：这类设备的特点是具备移动通信功能，并且以提供话音、数据通信为主要目标。这类终端包括:智能手机(例如iPhone)、多媒体手机、功能性手机，以及低端手机等。

(2)超移动个人计算机设备:这类设备属于个人计算机的范畴，有计算和处理功能，一般也具备移动上网特性。这类终端包括：PDA、MID和UMPC设备等，例如iPad。

(3)便携式娱乐设备：这类设备可以显示和播放视频内容，一般也具备移动上网特性。该类设备包括：视频播放器，掌上游戏机，以及智能玩具和便携式车载导航设备。

(4)其他具有连接互联网功能的电子设备。

此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。下面就参考附图和实施例结合来详细说明本发明。

实施例1：

本发明实施例提供了一种基于栅格感知助力区域划小服务的方法，可将业务感知评估分析能力提高到栅格级。如图2所示，所述方法主要包括：

步骤201，通过DPI采集用户上网数据，获取包含多条用户话单记录的DPI话单。

假设当前所研究的地理区域是某个省内，则该省划分为若干个包区，分别由不同的客户经理负责，每个包区又划分为若干个网格，包区和网格的划分由客户提供，具体划分依据在此不做限定。此时，通过DPI采集的是全省、全网的用户上网数据，则形成的DPI话单中包含了多条话单记录，分别对应多个用户，其中覆盖了全省、全网的用户上网记录，具体包括但不限于全省、全网内各用户的用户终端信息(如终端品牌、终端型号)、用户级别信息(如VIP级别、普通级别)、用户小区信息、用户APP下载和使用信息、用户业务访问信息(如访问网站、搜索引擎关键词、看视频、打游戏、聊天情况等)、用户上网流量信息和网络质量信息等。

步骤202，通过MR定位确定用户的位置信息至栅格级，并将用户的位置信息回填到DPI话单中。

MR定位是无线大数据工具的关键技术，特指对测量报告(Measurement Report，简写为MR)数据进行位置估算并与用户业务相关联，地理化呈现网络质量情况，帮助运营商更加直观地管理和优化网络。MR定位技术分室外定位和室内定位，其中室外定位主要有AGPS定位、三角定位和指纹定位三种形式；室内定位主要有OTT定位。在本发明实施例中，MR定位主要可采用三种定位方法：三角定位、指纹定位、OTT定位，MR中本身并无位置信息，获取位置信息的方式具体为：采用三角定位、指纹定位和/或OTT定位，获取用户终端上报的经纬度信息，并将获取的经纬度信息回填到MR中，使MR中拥有了用户的位置信息；MR中的位置信息再进一步回填到DPI话单中，使DPI话单中也拥有了用户的位置信息。

步骤203，将DPI话单中的DPI数据和用户位置信息关联组合，进行栅格级的用户感知评估以及用户行为分析。

基于传统的DPI话单虽然可获取全网各用户的DPI数据，但无法准确识别某用户的位置信息，也就无法帮助客户经理判断用户感知差是否与自己负责的包区/网格有关。通过MR定位可达到最高10m的精度，更准确地识别用户的位置信息，将用户的位置信息回填到DPI话单后，DPI话单中不仅有原来的DPI数据，还对应携带了用户的位置信息，则每个用户的DPI数据可与其位置信息相互对应关联。

由步骤202可知，这里的位置信息具体指用户终端的经纬度信息，则回填完成后，利用Geo哈希算法可将DPI话单中回填的经纬度信息转化为对应的栅格信息，确定栅格所在的网格后将用户位置映射到对应包区内的网格中；然后进一步根据DPI话单中的DPI数据和用户所在网格，进行栅格级的用户感知评估以及用户行为分析，如图3所示。其中，栅格是比网格更小的划分单位，且形状规则，例如可以是10m×10m的小方格，如图4中黑色小方格所示，栅格划分好后即可确定用户位置落在哪个网格内，进而将用户位置打到对应的网格中。

其中，所述用户行为分析主要包括：包区/网格内常驻用户的识别分析、用户常驻小区的识别分析、用户上网流量统计及趋势分析、用户的APP与业务偏好分析、用户终端类别分析、用户终端营销分析、无线覆盖质量分析和用户移动轨迹分析中的一项或多项。所述常驻用户的识别分析包括白天常驻用户的识别分析以及夜间常驻用户的识别分析，从而可帮助客户经理判断其主要管辖服务对象；所述用户上网流量统计及趋势分析可以得到哪些是高流量用户(例如日均流量大于一预设流量阈值)、哪些是低流量用户(例如日均流量小于另一预设流量阈值)，从而可帮助客户经理监测对应包区内各用户的上网情况；所述用户的APP与业务偏好分析主要是根据DPI数据中用户APP下载和使用情况、用户业务访问情况确定用户的偏好，从而可帮助客户经理对包区内用户进行相应的业务推广营销；所述用户终端类别分析主要是根据DPI数据确定用户使用终端品牌和终端型号；所述无线覆盖质量分析通常有弱覆盖、过覆盖以及重叠覆盖等结果，并可栅格级呈现；所述用户移动轨迹分析包括用户的通勤路线分析、用户居住地点分析、用户工作地点分析和用户活动场所分析等。

所述用户感知评估主要是指用户上网进行业务访问或使用APP时的业务感知体验情况，例如网络信号的好坏、网速的快慢、网络可用性、及时性、稳定性等。用户在不同的网格位置会使用不同的APP或访问不同的业务，因此会获得不一样的业务感知，而通过引入定位技术，可进行栅格级的用户感知评估。具体的评估方法可以是根据相关的DPI数据进行评分，得到用户感知评分(Quality of Experience，简写为QOE)，并对应用户位置栅格级呈现。

本发明提供的上述基于栅格感知助力区域划小服务的方法中，引入MR定位技术，并将定位信息与DPI数据进行组合关联分析，可映射业务感知到网格，进行栅格级的用户业务感知评估，为客户经理监测辖区提供数据支撑；同时还可基于关联信息进行用户行为分析，为业务推广和市场营销活动提供大数据支撑，满足工作中评估业务感知、预判指标发展趋势等分析需要。

其中，在所述用户行为分析中，所述用户移动轨迹分析主要是通过用户终端接入服务小区位置来实现，具体可参考图5，包括以下步骤：

步骤301，根据用户终端接入服务小区所在的基站位置描述出用户多日的动态移动轨迹，并将工作日用户的动态移动轨迹确定为用户通勤路线。

通过用户连接不同基站服务小区，追踪记录用户的位置变换情况，从而描绘出用户在一定时间段内对应的动态移动轨迹；如果是多个工作日都描绘得到相同或相似的动态移动轨迹，则该移动轨迹可确定为用户通勤路线。

步骤302，根据用户多日的动态移动轨迹识别出用户的静态驻留位置，并将工作日白天驻留位置所在的网格确定为用户工作地点，将夜间驻留位置所在的网格确定为用户居住地点，将节假日驻留位置所在的确定为用户活动场所，从而确定各网格的区域属性。

通过用户接入小区所在的基站位置不仅可得到用户的动态移动轨迹，还可识别出用户的静态驻留位置，包括工作地点、居住地点以及活动场所(例如在周末或节假日进行休闲娱乐的场所)等。具体地，如果探测到用户在多个工作日的白天均在某网格的驻留时间超过一定时间(例如6h)，则该网格可确定为用户工作地点；如果探测到用户在多个夜间均在某网格的驻留时间超过一定时间(例如6h)，则该网格可确定为用户居住点；如果是在周末或节假日在某网格的驻留时间超过一定时间(例如1h)，则该网格可确定为用户活动场所。如此一来，对于每一个用户，就确定了其对应的各网格的区域属性(工作地点、居住地点以及活动场所)。

在上述步骤301和步骤302中，可获取精确的用户移动轨迹，准确地识别用户居住地点、用户工作地点、用户活动场所以及用户通勤路线等信息，有利于进一步完善用户画像。

对于任一用户，确定各网格的区域属性后，在实际监测过程中，所述方法具体包括：先通过定位确定用户当前的位置信息，之后将用户位置以栅格的形式映射到对应的网格中，并识别出用户当前位置所在网格的区域属性，以便由对应客户经理根据区域属性为用户制定相应的业务推广策略。这是由于不同的网格对应于不同的区域属性，可能是用户的上班地点，也可能是居住地点，或者休闲娱乐场所等，因此客户经理可以因地制宜来制定业务推广策略；例如，如果用户当前所处网格的区域属性为居住地点，则客户经理可推送家政服务信息。同时，不同的网格也有不同的业务支撑能力，这也将体现在业务感知的评估结果中，而业务支撑能力决定了业务的交付能力，也就是对业务价值的实现能力，因此也可以在业务推广策略中得到体现。

同时，在确定每个用户的工作地点和居住地点后，也就可以识别出任一包区/网格内的白天常驻用户和夜间常驻用户：当用户的居住地点落在包区A时，则用户属于包区A的夜间常驻用户；当用户的工作地点落在包区A时，则用户属于包区A的白天常驻用户。如此一来，包区A的客户经理可主要针对识别出的常驻用户进行业务推广和营销。

在步骤203中，进行栅格级的用户感知评估以及用户行为分析之后，所述方法还包括：根据用户感知评估结果，客户经理对所负责包区内感知体验差的用户进行主动关怀服务；根据用户行为分析结果，客户经理对所负责包区内的用户进行相应的业务推广和营销。具体如下：

第一，通过栅格级的用户感知评估结果的分析呈现，客户经理能够随时监测所负责包区内的网络性能和业务指标，随时监测包区内各用户的业务感知体验情况，对于业务感知差的用户可以在用户投诉前就采取主动关怀行动，维系客户关系，达成客户保有的目的。在一个具体的实施例中，当用户连续几天感知差且日均流量超过某一预设值时，客户经理对该用户进行主动关怀。而对于已经投诉的用户，也可以通过掌握的信息快速有效地解决所投诉的问题，挽回潜在的离网客户。其中，这里的感知差具体可以是QOE评分低于某一预设阈值。如此一来，便可为客户经理提供辖区视角，对包区内感知差的用户进行分析并给出原因和建议，为客户经理开展客户关怀活动提供信息支持。如果业务感知无法支持区域划小到栅格级，就无法帮助客户经理判断用户感知差是否与自己负责的包区/网格有关。

第二，通过栅格级的用户行为分析结果的呈现，客户经理能够完善用户画像，建立用户标签系统，支持业务推广与营销。通常地，用户在使用APP和访问业务的过程中有其自然的选择倾向和偏好特征，因此从这些用户行为的记录中可以发掘出一些关联的用户属性。例如，偏好使用“美图秀秀”或“淘宝”可能意味着该用户极大概率是为女性用户，对应客户经理可向该用户进行女性化的业务推广营销(例如美妆、服饰等方面)；而经常访问“汽车之家”网站或经常逛4S店(MR定位信息确定)则表明该用户近期有购车意向，对应客户经理可向该用户进行购车养车方面的业务推广营销；对于经常使用移动支付的用户，则对应客户经理可向该用户推广营销“翼支付”业务；另外，通过搜索引擎查找资料时用户录入的关键词也会很精准地暴露出该用户的兴趣点，使得对应客户经理投其所好进行针对性的业务推广与营销。如此一来，大数据平台可以基于用户的APP使用行为、网站访问记录、定位信息、搜索关键词等素材来为用户画像，用于支撑业务精准营销的工作。同时，引入定位技术后，还可以支撑客户经理进行必需有准确位置信息的业务推广与营销活动。

第三，通过栅格级的用户感知评估结果和用户行为分析结果的呈现，为客户经理提供辖区视角，可以对包区内的各项指标进行监测，如流量规模、并发用户、网络KPI、业务KQI、感知指标等，在进行实时监测的同时，根据历史基线发现指标的异常变化，并给出预警或告警。

其中，图6和图7中给出了在一个具体的实施例中，用户行为分析以及感知评估后得到的成果输出界面呈现图，其中分析了某个包区内出现过的用户数、夜间常驻用户数、白天常驻用户数、用户上网流量等情况，为客户经理进行用户关系维系和发展提供数据支撑。

进一步地，在各包区的客户经理进行辖区监测管理的过程中，可能会存在以下情况：某用户开始驻留在包区A内，且由于其感知差，包区A的客户经理向该用户进行了主动关怀服务，或者根据该用户的APP和业务访问偏好，包区A的客户经理向该用户进行了相应的业务推广与营销。一段时间后，该用户从包区A进入包区B，包区B的客户经理会对用户继续进行监测管理，如果在短时间内包区B的客户经理也向该用户进行同样的主动关怀或业务推广营销，对用户可能会带来一定的困扰。尤其是对于一部分经常活跃在A、B两个包区边界处的用户来说，这种情况可能出现的概率更大一些。针对上述情况，在客户经理监测过程中，所述方法还可包括：

用户在包区A内接收到来自对应客户经理的主动关怀服务或业务推广营销服务后，由平台标记该用户已经接收的相关服务；当用户由包区A进入包区B时，由平台提醒包区B对应的客户经理该用户已经接收的相关服务，使得包区B对应的客户经理在预设时间段内不再向用户进行同样的主动关怀服务或业务推广营销服务。其中，这里的平台具体可以是各包区共用的总服务器，每个包区对应的客户经理向用户推送了什么服务，平台均可获取并记录，并可将记录下来的信息传递给其余客户经理。这样一来，通过平台，包区B的客户经理可获悉包区A的客户经理向用户推送过的服务信息，为了避免对用户造成干扰，包区B的客户经理不再向用户推送相同的服务，或者是在预设时间段内(例如2h内)不再向用户推送同样的服务。如此不仅可避免对用户的重复干扰，也可避免不同包区的客户经理做重复工作，提高监测管理效率。

进一步地，在步骤202中，所述通过MR定位确定用户的位置信息之后，并将用户的位置信息回填到DPI话单中之前，参考图3，所述方法还包括：

利用Geo哈希算法将MR中获取到的经纬度信息转化为对应的栅格信息，确定栅格所在的网格后将用户位置映射到对应包区内的网格中，并进行栅格无线质量的分析。其中，对于栅格无线质量的分析仅通过传统的MR定位即可实现，无需与DPI话单的结合；而通过与DPI话单中的DPI数据结合分析后，可得到栅格级的用户感知质量、无线覆盖质量等信息，获取更细化、准确的信息。

实施例2：

在上述实施例1提供的基于栅格感知助力区域划小服务的方法的基础上，本发明还提供了一种可用于实现上述方法的基于栅格感知助力区域划小服务的装置，如图8所示，是本发明实施例的装置架构示意图。本实施例的基于栅格感知助力区域划小服务的装置包括一个或多个处理器21以及存储器22。其中，图8中以一个处理器21为例。

所述处理器21和所述存储器22可以通过总线或者其他方式连接，图8中以通过总线连接为例。

所述存储器22作为一种基于栅格感知助力区域划小服务的方法非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如实施例1中的基于栅格感知助力区域划小服务的方法。所述处理器21通过运行存储在所述存储器22中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行基于栅格感知助力区域划小服务的装置的各种功能应用以及数据处理，即实现实施例1的基于栅格感知助力区域划小服务的方法。

所述存储器22可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，所述存储器22可选包括相对于所述处理器21远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至所述处理器21。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

所述程序指令/模块存储在所述存储器22中，当被所述一个或者多个处理器21执行时，执行上述实施例1中的基于栅格感知助力区域划小服务的方法，例如，执行以上描述的图1和图5所示的各个步骤。

本领域普通技术人员可以理解实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random AccessMemory)、磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，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、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于栅格感知助力区域划小服务的方法，其特征在于，包括：

通过DPI采集用户上网数据，获取包含多条用户话单记录的DPI话单；

通过MR定位确定用户的位置信息至栅格级，并将用户的位置信息回填到所述DPI话单中；

将DPI话单中的DPI数据和用户位置信息关联组合，进行栅格级的用户感知评估以及用户行为分析。

2.根据权利要求1所述的基于栅格感知助力区域划小服务的方法，其特征在于，所述位置信息具体指用户终端的经纬度信息，则所述将DPI话单中的DPI数据和用户位置信息关联组合，进行栅格级的用户感知评估以及用户行为分析，具体为：

利用Geo哈希算法将DPI话单中回填的经纬度信息转化为对应的栅格信息，确定栅格所在的网格后将用户位置映射到对应包区内的网格中；

根据DPI话单中的DPI数据和用户所在网格，进行栅格级的用户感知评估以及用户行为分析。

3.根据权利要求1所述的基于栅格感知助力区域划小服务的方法，其特征在于，所述DPI话单中包括：

用户终端信息、用户级别信息、用户小区信息、用户APP下载和使用信息、用户业务访问信息、用户上网流量信息和网络质量信息中的一项或多项；其中，所述用户终端信息包括终端品牌和/或终端型号。

4.根据权利要求3所述的基于栅格感知助力区域划小服务的方法，其特征在于，所述用户行为分析包括：包区/网格内常驻用户的识别分析、用户常驻小区的识别分析、用户上网流量统计及趋势分析、用户的APP与业务偏好分析、用户终端类别分析、用户终端营销分析、无线覆盖质量分析和用户移动轨迹分析中的一项或多项；

其中，所述常驻用户的识别分析包括白天常驻用户的识别分析以及夜间常驻用户的识别分析；所述用户移动轨迹分析包括用户的通勤路线分析、用户居住地点分析、用户工作地点分析以及用户活动场所分析中的一项或多项。

5.根据权利要求4所述的基于栅格感知助力区域划小服务的方法，其特征在于，所述用户移动轨迹分析具体为：

根据用户终端接入服务小区所在的基站位置描述出用户多日的动态移动轨迹，并将工作日用户的动态移动轨迹确定为用户通勤路线；

根据用户多日的动态移动轨迹识别出用户的静态驻留位置，并将工作日白天驻留位置所在的网格确定为用户工作地点，将夜间驻留位置所在的网格确定为用户居住地点，将节假日驻留位置所在的确定为用户活动场所，从而确定各网格的区域属性。

6.根据权利要求5所述的基于栅格感知助力区域划小服务的方法，其特征在于，所述确定各网格的区域属性后，所述方法还包括：

通过定位确定用户当前的位置信息后，识别出用户当前位置所在网格的区域属性，以便由对应客户经理根据区域属性为用户制定相应的业务推广策略。

7.根据权利要求4所述的基于栅格感知助力区域划小服务的方法，其特征在于，所述进行栅格级的用户感知评估以及用户行为分析之后，所述方法还包括：

根据用户感知评估结果，客户经理对所负责包区内感知体验差的用户进行主动关怀服务；根据用户行为分析结果，客户经理对所负责包区内的用户进行相应的业务推广和营销。

8.根据权利要求7所述的基于栅格感知助力区域划小服务的方法，其特征在于，所述方法还包括：

用户在包区A内接收到来自对应客户经理的主动关怀服务或业务推广营销服务后，由平台标记该用户已经接收的相关服务；

当用户由包区A进入包区B时，由平台提醒包区B对应的客户经理该用户已经接收的相关服务，使得包区B对应的客户经理在预设时间段内不再向用户进行同样的主动关怀服务或业务推广营销服务。

9.根据权利要求1-8任一所述的基于栅格感知助力区域划小服务的方法，其特征在于，所述通过MR定位确定用户的位置信息具体为：

采用三角定位、指纹定位和/或OTT定位，获取用户终端所在位置的经纬度信息，并将获取的经纬度信息回填到MR中。

10.一种基于栅格感知助力区域划小服务的方法，其特征在于，包括至少一个处理器和存储器，所述至少一个处理器和存储器之间通过数据总线连接，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令在被所述处理器执行后，用于完成权利要求1-9任一所述的基于栅格感知助力区域划小服务的方法。