CN111447577A - 配额管理方法及设备 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种配额管理方法及设备，该方法包括：接收网元发送的携带目标用户标识的配额分配请求，将目标用户第二预设时间段内的数据使用信息输入至该目标用户对应的设定预测模型获得目标配额，网元根据目标配额为目标用户提供移动数据服务。通过使用设定的预测模型获得的目标配额，能够根据用户最近使用数据的实际情况动态的调整目标配额，使得获得的目标配额能够准确的匹配用户当前的数据使用情况，能够解决现有技术中使用预先配置好的固定配额导致网元提供的数据服务与用户当前的使用场景和应用需求不匹配以及网元频繁发起配额分配请求造成网络传输资源的浪费的问题，以缓解计费系统数据带宽压力，改善用户使用移动网络的体验。

Description

配额管理方法及设备

技术领域

本发明实施例涉及通信技术领域，尤其涉及一种配额管理方法及设备。

背景技术

随着5G时代的到来，网络内容升级、网络速率提升，用户的数据使用量势必大幅增长。当用户终端接入电信网络时，需要为用户终端配置相应的数据配额，以使用户终端能够使用网络数据。

目前，现有技术中用户在接入电信网络后，由网元发起配额分配请求至计费系统，计费系统会查询该用户的配置信息，获取配置信息中该用户相应级别的配额，并将该配额返回至网元，以使用户能够使用该配额对应网络数据。当用户使用的网络数据达到配额时长时，网元会向计费系统在此发起新的配额分配请求。

然而，发明人发现现有技术至少存在以下技术问题：根据用户的级别获取的配额为固定配额，当用户使用数据量较大时，网元会频繁发起配额分配请求的情况，导致网元与计费系统数据带宽压力增加。

发明内容

本发明实施例提供一种配额管理方法及设备，以解决网元频繁发起配额分配请求，导致网元与计费系统数据带宽的压力增加的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种配额管理方法，包括：

接收网元发送的配额分配请求，其中所述配额分配请求携带目标用户的用户标识；

根据所述用户标识获取所述目标用户对应的设定预测模型，其中所述设定预测模型是根据所述目标用户的在第一预设时间段内的数据使用信息和实际配额训练得到的；

将第二预设时间段内的数据使用信息输入所述设定预测模型获得所述目标用户的本次目标配额；

将所述本次目标配额发送至所述网元，以使网元根据目标配额为目标用户的终端提供移动数据服务。

在一种可能的设计中，所述将所述本次目标配额发送至网元之前，还包括：

将本次目标配额与数据库中保存的上次目标配额作差，得到配额偏差；

若所述配额偏差大于预设偏差阈值，则将数据库保存的上次目标配额或原始配额发送至所述网元。

在一种可能的设计中，所述原始配额包括默认配额、计费组别级配额或用户级通用配额。

在一种可能的设计中，所述将所述本次目标配额发送至网元之前，还包括：

根据所述用户标识获取所述目标用户的套餐余量；

若所述套餐余量小于预设余量阈值，则将所述目标用户的本次目标配额减去设定配额，并将剩余的配额发送至所述网元。

在一种可能的设计中，所述接收网元发送的配额分配请求之前，还包括：

建立初始预测模型，随机且均匀的生成所述初始预测模型内各权重的初始值；

获取训练样本集，其中所述训练样本集中包括目标用户的在第一预设时间段内的数据使用信息以及对应的实际配额；

采用设定算法，从数据使用信息中取样随机输入初始预测模型中，计算得到预测配额；

计算所述预测配额与所述实际配额的误差，采用误差最小化定位方法调整所述初始预测模型内各权重的值；

根据所述数据使用信息对预测模型进行迭代训练调整各权重的值，直至预测模型的整体误差小于设定阈值时停止训练；

将最后调整后的预测模型确定为训练好的设定预设模型。

在一种可能的设计中，所述设定算法为恰当算法。

在一种可能的设计中，所述数据使用信息包括数据使用量和数据使用时长。

第二方面，本发明实施例提供一种配额管理设备，包括：

包括：至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如下步骤：

接收网元发送的配额分配请求，其中所述配额分配请求携带目标用户的用户标识；

根据所述用户标识获取所述目标用户对应的设定预测模型，其中所述设定预测模型是根据所述目标用户的在第一预设时间段内的数据使用信息和实际配额训练得到的；

将第二预设时间段内的数据使用信息输入所述设定预测模型获得所述目标用户的本次目标配额；

将所述本次目标配额发送至所述网元，以使网元根据目标配额为目标用户的终端提供移动数据服务。

在一种可能的设计中，所述至少一个处理器还执行如下步骤：

将本次目标配额与数据库中保存的上次目标配额作差，得到配额偏差；

若所述配额偏差大于预设偏差阈值，则将数据库保存的上次目标配额或原始配额发送至所述网元。

第三方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的配额管理方法。

本发明实施例提供的配额管理方法及设备，该方法通过接收网元发送的携带目标用户标识的配额分配请求，将目标用户第二预设时间段内的数据使用信息输入至该目标用户对应的设定预测模型获得目标配额，网元根据目标配额为目标用户提供移动数据服务。即通过使用设定的预测模型获得的目标配额，能够根据用户最近使用数据的实际情况动态的调整目标配额，使得获得的目标配额能够准确的匹配用户当前的数据使用情况，能够解决现有技术中使用预先配置好的固定配额导致网元提供的数据服务与用户当前的使用场景和应用需求不匹配以及网元频繁发起配额分配请求造成网络传输资源的浪费的问题，以缓解计费系统数据带宽压力，改善用户使用移动网络的体验。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，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配额管理方法应用场景示意图；

图2为本发明实施例提供的配额管理方法的流程示意图一；

图3为本发明实施例提供的配额管理方法的流程示意图二；

图4为本发明实施例提供的配额管理设备的结构示意图；

图5为本发明实施例提供的配额管理设备的硬件结构示意图。

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，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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作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。

图1为本发明实施例提供的配额管理方法应用场景示意图。如图1所示，本实施例提供的系统包括用户终端101、接入网基站102和核心网103。其中，核心网103包括网元1031和计费系统1032，

接入网基站102用于接收用户终端101发送的请求配额消息，网元1031 用于接收接入网基站102发送的配额分配请求、以及根据分配的网络配额量和配置时长为用户终端101提供移动网络，计费系统1032用于根据配额分配请求为用户终端101分配网络配额量和配置时长。

当用户终端101接入移动网络时，向接入网基站102发送请求配额消息，其中请求配额消息中包含用户标识，接入网基站102根据请求配额消息生成该用户标识对应的配额分配请求，并将配额分配请求发送至网元1031，网元 1031配额分配请求传输至计费系统1032，计费系统1032根据配额分配请求生成该用户标识对应的网络配额量和配置时长，并将网络配额量和配置时长发送至网元1031，网元1031根据分配的网络配额量和配置时长为用户终端 101提供移动网络服务。

然而，计费系统1032为用户终端101的配额通常是预先配置好的固定配额，无法根据用户终端101实际使用场景和应用需求进行动态调整。并且，在5G数据时代，用户使用移动数据量急剧增长，当前返回固定配额的方式不仅无法保证配额的灵活性和精准性，且返回的固定配额可能与用户当前的使用场景和应用需求不匹配，导致网元1031和计费系统1032进行多次通信以调整返回的固定配额，并将其发送给用户终端101，在一定程度上造成网络传输资源的浪费，降低了用户使用移动网络的体验。

为了解决上述技术问题，本实施例提供一种配额管理方法，根据用户当前的使用场景和应用需求，通过设定预测模型调整网络配额，更准确地匹配用户的应用需求，减少网元发送配额请求的次数，降低带宽压力，提高网络资源利用效率。下面采用详细的实施例进行详细说明。

图2为本发明实施例提供的配额管理方法的流程示意图一，本实施例的执行主体可以为图1所示实施例中的计费系统。如图2所示，该方法包括：

S21、接收网元发送的配额分配请求，其中配额分配请求携带目标用户的用户标识。

当目标用户接入移动网络的时候，向接入网基站发送请求配额消息。其中，请求配额消息中包括目标用户的用户标识。接入网基站将请求配额消息转发至核心网的网元；网元根据请求配额消息中生成目标用户的配额分配请求，并将该配额分配请求发送至计费系统，其中配额分配请求中包括目标用户的用户标识。

S22、根据用户标识获取目标用户对应的设定预测模型，其中设定预测模型是根据目标用户的在第一预设时间段内的数据使用信息和实际配额训练得到的。

计费系统根据配额分配请求中的用户标识获取该用户的设定预测模型。其中设定预测模型是根据该目标用户在第一预设时间段内的数据使用信息和用户的实际配额进行训练获得的模型。其中，数据使用信息具体包括用户的日常网络使用量、使用时长、定制的套餐类型等信息。第一预设时间段可以为目标用户使用当前套餐的时间，例如用户使用4G网络套餐的时间为6个月，则将6个月作为第一预设时间段，根据用户最近6个月的数据使用信息和用户的实际配额训练预测模型，使得训练后的预测模型能够准确的预测用户使用5G套餐时的配额。因此，根据训练后的预测模型预测用户的配额能够更准确地匹配用户的网络应用需求。

S23、将第二预设时间段内的数据使用信息输入设定预测模型获取目标用户的本次目标配额。

使用训练后的预测模型可以更准确预测用户近期的实际网络配额，因此将用户在第二预设时间段内的数据使用信息输入训练后的模型中，可以准确获得的目标用户本次的目标配额。其中第二预设时间段可以为最近一个月内用户的数据使用信息。在本发明的一个实施例中，数据使用信息包括数据使用量和数据使用时长。若最近一个月内用户使用的网络流量较少或者使用时长较少，则预测的目标配额相应也减少；若最近一个月内用户使用的网络流量突然增多或者使用时长也增加，则预测的目标配额也相应的增加。通过将目标用户第二预设时间段内的数据使用信息输入设定的预测模型中获得目标配额，实现了根据用户最近使用数据的实际情况动态的调整目标配额。

S24、将本次目标配额发送至网元，以使网元根据目标配额为目标用户提供移动数据服务。

本实施例提供的配额管理方法，通过接收网元发送的携带目标用户标识的配额分配请求，将目标用户第二预设时间段内的数据使用信息输入至该目标用户对应的设定预测模型获得目标配额，网元根据目标配额为目标用户提供移动数据服务。即通过使用设定的预测模型获得的目标配额，能够根据用户最近使用数据的实际情况动态的调整目标配额，使得获得的目标配额能够准确的匹配用户当前的数据使用情况，能够解决现有技术中使用预先配置好的固定配额导致网元提供的数据服务与用户当前的使用场景和应用需求不匹配以及网元频繁发起配额分配请求造成网络传输资源的浪费的问题，以缓解计费系统数据带宽压力，改善用户使用移动网络的体验。

在本发明的一个实施例中，将本次目标配额发送至网元之前，还包括：将目标配额与数据库中保存的上次目标配额作差，得到配额偏差，若配额偏差大于预设偏差阈值，则将数据库保存的上次目标配额或原始配额发送至网元。

将每次目标用户获得的目标配额，按照用户标识分类保存在计费系统的数据库中。在将目标配额发送至网元之前，将本次获得的目标配额与该目标用户上次获得的目标配额进行作差，获得配额偏差。若计费系统出现异常时，导致本次获得的目标配额与实际情况相差很大，即本次目标配额与上次目标配额之间的配额偏差较大。若配额偏差大于预设的偏差预置时，说明本次目标配额属于异常情况，若将本次的目标配额发送至网元，网元根据本次目标配额为目标用户提供移动数据服务，会严重的影响用户的使用网络体验。因此当本次获得的目标配额与上次目标配额之间的配额偏差大于预设的偏差预置时，将上次获得的目标配额发送至网元，使得网元根据上次的目标配额为目标用户提供移动数据服务。或者当配额偏差大于预设的偏差预置时，将原始配额发送至网元，网元根据原始配额为目标用户的提供移动数据服务。在本发明的一个实施例中，原始配额包括默认配额、计费组别级配额或用户级通用配额。其中，默认配额、计费组别级配额或用户级通用配额为目标用户使用套餐的标准配额。

从上述实施例可知，若本次获得的目标配额与上次目标配额之间的配额偏差大于预设的偏差预置时，将上次获得的目标配额或者原始配额发送至网元，使得网元根据上次获得的目标配额或者原始配额为目标用户提供移动数据服务，避免由于计费系统的异常导致本次获得的目标配额不符合目标用户的正常使用情况，解决了由于目标配额异常影响目标用户的实际使用体验的问题。

在本发明的一个实施例中，将本次目标配额发送至网元之前，还包括：根据用户标识获取目标用户的套餐余量；若套餐余量小于预设余量阈值，则将目标用户的本次目标配额减去设定配额，并将剩余的配额发送至网元。

若获得的目标配额大于目标用户的套餐余量，则需要根据套餐余量调整为目标用户提供的配额。若套餐余量小于预设余量阈值，则将目标用户的本次目标配额减去设定配额，将获得的剩余目标配额发送至网元。其中预设余量预置是用户套餐余量的预警值。若目标用户的套餐余量大于预设余量预置，则不需要对目标配额进行调整。若目标用户的套餐余量小于预设余量预置，说明套餐余量已经低于用户套餐余量的预警值，需要根据用户套餐余量调整目标配额。通过将目标用户的本次目标配额减去设定配额，并将剩余的配额发送至网元，网元根据调整后的剩余配额为目标用户提供移动数据服务。

从上述实施例可知，当若套餐余量小于预设余量阈值，则将目标用户的本次目标配额减去设定配额，并将剩余的配额发送至网元，网元根据调整后的剩余配额为目标用户提供移动数据服务，可以避免出现由于目标配额大于套餐余量而出现扣除用户过多数据服务费的情况。

图3为本发明实施例提供的配额管理方法的流程示意图二，如图3所示，在图2实施例的基础上，在S21之前，该方法还包括：

S31：建立初始预测模型，随机且均匀的生成初始预测模型内各权重的初始值。

初始预测模型用于根据用户历史数据使用信息预测用户的配额，通过随机、均匀的生成初始预测模型中各权重的初始值。

S32：获取训练样本集，其中训练样本集中包括目标用户的在第一预设时间段内的数据使用信息以及对应的实际配额。

获取用户的历史数据使用信息作为训练样本集，其中训练样本集包括目标用户在第一预设时间段内的数据使用信息以及目标用户实际获得的配额信息。

S33：采用设定算法，从数据使用信息中取样随机输入初始预测模型中，计算得到预测配额。

在本发明的一个实施例中，采用恰当算法，从目标用户的数据使用信息中取样，并将取样结果随机输入初始预测模型中，获得预测配额。

S34：计算预测配额与实际配额的误差，采用误差最小化定位方法调整初始预测模型内各权重的值。

通过计算预测配额与实际配额之间的差值，并采用误差最小化的方法调整初始模型中各权重的值，使得预测配额与实际配额之间的差值越来越小。

S35：根据数据使用信息对预测模型进行迭代训练调整各权重的值，直至预测模型的整体误差小于设定阈值时停止训练。

根据目标用户的数据使用信息不断的调整预测模型中各权重的值，使得预测配额与实际配额之间的差值越来越小，当差值小于设定阈值时停止训练。当差值小于设定阈值时，说明训练后的模型能够准确的预测用户的配额。

S36：将最后调整后的预测模型确定为训练好的设定预设模型。

本实施例提供的配额管理方法，通过利用用户在第一预设时间段内的数据使用信息以及目标用户实际获得的配额信息，不断的训练初始模型，使得通过模型预测的配额与用户实际配额之间的差值小于设定阈值，将训练后的预测模型调整作为该目标用户的设定预设模型。训练后的设定预设模型能够准确地预测目标用户的目标配额，满足了用户实际应用场景和应用需求。解决了现有技术中使用预先配置好的固定配额导致网元提供的数据服务与用户当前的使用场景和应用需求不匹配、以及网元频繁发起配额分配请求造成网络传输资源的浪费的问题。

图4为本发明实施例提供的配额管理装置的结构示意图。如图4所示，该配额管理装置40包括：接收模块401、第一获取模块402、第二获取模块 403以及第一发送模块404。

接收模块401，用于接收网元发送的配额分配请求，其中配额分配请求携带目标用户的用户标识。

第一获取模块402，用于根据用户标识获取目标用户对应的设定预测模型，其中设定预测模型是根据目标用户的在第一预设时间段内的数据使用信息和实际配额训练得到的。

第二获取模块403，用于将第二预设时间段内的数据使用信息输入设定预测模型获取目标用户的本次目标配额。

第一发送模块404，用于将本次目标配额发送至网元，以使网元根据目标配额为目标用户提供移动数据服务。

本实施例提供的设备，可用于执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。

在一种可能的设计中，配额管理装置40还包括：

第三获取模块，用于将本次目标配额与数据库中保存的上次目标配额作差，获取配额偏差。

第二发送模块，用于若配额偏差大于预设偏差阈值，则将数据库保存的上次目标配额或原始配额发送至网元。

在一种可能的设计中，配额管理装置40还包括：

第四获取模块，用于根据用户标识获取目标用户的套餐余量。

第三发送模块，用于若套餐余量小于预设余量阈值，则将目标用户的本次目标配额减去设定配额，并将剩余的配额发送至网元。

在一种可能的设计中，配额管理装置40还包括：

建立模块，用于建立初始预测模型，随机且均匀的生成初始预测模型内各权重的初始值。

第五获取模块，用于获取训练样本集，其中训练样本集中包括目标用户的在第一预设时间段内的数据使用信息以及对应的实际配额。

第一计算模块，用于采用设定算法，从数据使用信息中取样随机输入初始预测模型中，计算得到预测配额。

第二计算模块，用于计算预测配额与实际配额的误差，采用误差最小化定位方法调整初始预测模型内各权重的值。

训练模块，用于根据数据使用信息对预测模型进行迭代训练调整各权重的值，直至预测模型的整体误差小于设定阈值时停止训练。

确定模块，用于将最后调整后的预测模型确定为训练好的设定预设模型。

本实施例提供的设备，可用于执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。

图5为本发明实施例提供的配额管理设备的硬件结构示意图。如图5所示，本实施例的配额管理设备50包括：处理器501、存储器502以及存储在所述存储器502中并可在所述处理器501上运行的计算机程序，所述处理器 501执行所述计算机程序时实现如下步骤：

接收网元发送的配额分配请求，其中配额分配请求携带目标用户的用户标识。

根据用户标识获取目标用户对应的设定预测模型，其中设定预测模型是根据目标用户的在第一预设时间段内的数据使用信息和实际配额训练得到的。

将第二预设时间段内的数据使用信息输入设定预测模型获得目标用户的本次目标配额。

将本次目标配额发送至网元，以使网元根据目标配额为目标用户的终端提供移动数据服务。

在一种可能的设计中，所述处理器501执行所述计算机程序时还实现如下步骤：

将本次目标配额与数据库中保存的上次目标配额作差，获取配额偏差。

若配额偏差大于预设偏差阈值，则将数据库保存的上次目标配额或原始配额发送至网元。

在一种可能的设计中，所述处理器501执行所述计算机程序时还实现如下步骤：

根据用户标识获取目标用户的套餐余量。

若套餐余量小于预设余量阈值，则将目标用户的本次目标配额减去设定配额，并将剩余的配额发送至网元。

在一种可能的设计中，所述处理器501执行所述计算机程序时还实现如下步骤：

建立初始预测模型，随机且均匀的生成初始预测模型内各权重的初始值。

获取训练样本集，其中训练样本集中包括目标用户的在第一预设时间段内的数据使用信息以及对应的实际配额。

采用设定算法，从数据使用信息中取样随机输入初始预测模型中，计算得到预测配额。

计算预测配额与实际配额的误差，采用误差最小化定位方法调整初始预测模型内各权重的值。

根据数据使用信息对预测模型进行迭代训练调整各权重的值，直至预测模型的整体误差小于设定阈值时停止训练。

将最后调整后的预测模型确定为训练好的设定预设模型。

可选地，存储器502既可以是独立的，也可以跟处理器501集成在一起。

当存储器502独立设置时，该配额管理设备还包括总线503，用于连接所述存储器502和处理器501。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上所述的配额管理方法。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个单元中。上述模块成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能模块的形式实现的集成的模块，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等) 或处理器执行本申请各个实施例所述方法的部分步骤。

应理解，上述处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，简称CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC) 等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

存储器可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储NVM，例如至少一个磁盘存储器，还可以为U盘、移动硬盘、只读存储器、磁盘或光盘等。

总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，简称ISA) 总线、外部设备互连(Peripheral Component Interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry Standard Architecture，简称EISA) 总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。

上述存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器 (EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器 (PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。

一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于专用集成电路(Application Specific Integrated Circuits，简称ASIC)中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于电子设备或主控设备中。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各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：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种配额管理方法，其特征在于，包括：

接收网元发送的配额分配请求，其中所述配额分配请求携带目标用户的用户标识；

根据所述用户标识获取所述目标用户对应的设定预测模型，其中所述设定预测模型是根据所述目标用户的在第一预设时间段内的数据使用信息和实际配额训练得到的；

将第二预设时间段内的数据使用信息输入所述设定预测模型获得所述目标用户的本次目标配额；

将所述本次目标配额发送至所述网元，以使网元根据目标配额为目标用户的终端提供移动数据服务。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述本次目标配额发送至网元之前，还包括：

将本次目标配额与数据库中保存的上次目标配额作差，获取配额偏差；

若所述配额偏差大于预设偏差阈值，则将数据库保存的上次目标配额或原始配额发送至所述网元。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述原始配额包括默认配额、计费组别级配额或用户级通用配额。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述本次目标配额发送至网元之前，还包括：

根据所述用户标识获取所述目标用户的套餐余量；

若所述套餐余量小于预设余量阈值，则将所述目标用户的本次目标配额减去设定配额，并将剩余的配额发送至所述网元。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述接收网元发送的配额分配请求之前，还包括：

建立初始预测模型，随机且均匀的生成所述初始预测模型内各权重的初始值；

获取训练样本集，其中所述训练样本集中包括目标用户的在第一预设时间段内的数据使用信息以及对应的实际配额；

采用设定算法，从数据使用信息中取样随机输入初始预测模型中，计算得到预测配额；

计算所述预测配额与所述实际配额的误差，采用误差最小化定位方法调整所述初始预测模型内各权重的值；

根据所述数据使用信息对预测模型进行迭代训练调整各权重的值，直至预测模型的整体误差小于设定阈值时停止训练；

将最后调整后的预测模型确定为训练好的设定预设模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述设定算法为恰当算法。

7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述数据使用信息包括数据使用量和数据使用时长。

8.一种配额管理设备，其特征在于，包括：至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如下步骤：

接收网元发送的配额分配请求，其中所述配额分配请求携带目标用户的用户标识；

根据所述用户标识获取所述目标用户对应的设定预测模型，其中所述设定预测模型是根据所述目标用户的在第一预设时间段内的数据使用信息和实际配额训练得到的；

将第二预设时间段内的数据使用信息输入所述设定预测模型获得所述目标用户的本次目标配额；

将所述本次目标配额发送至所述网元，以使网元根据目标配额为目标用户的终端提供移动数据服务。

9.根据权利要求8所述的设备，其特征在于，所述至少一个处理器还执行如下步骤：

将本次目标配额与数据库中保存的上次目标配额作差，得到配额偏差；

若所述配额偏差大于预设偏差阈值，则将数据库保存的上次目标配额或原始配额发送至所述网元。

10.一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中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如权利要求1至7任一项所述的配额管理方法。

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