CN112004234B - 待建基站的位置确定方法、装置、控制设备及存储介质 - Google Patents
待建基站的位置确定方法、装置、控制设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112004234B CN112004234B CN202010917068.1A CN202010917068A CN112004234B CN 112004234 B CN112004234 B CN 112004234B CN 202010917068 A CN202010917068 A CN 202010917068A CN 112004234 B CN112004234 B CN 112004234B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- base station
- data
- ratio
- user
- users
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W16/00—Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
- H04W16/18—Network planning tools
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
本发明提供的待建基站的位置确定方法、装置、控制设备及存储介质,通过获取目标区域内每个存量基站范围内的用户数据,其中,所述用户数据用于表征用户的网络数据;根据预设权重和所述用户数据确定每个存量基站的选址得分;将所述选址得分大于预设分数的存量基站所处位置确定为待建基站的位置;根据所述待建基站的位置,输出待建基站的位置分布图;即本发明通过分析存量基站范围内的用户数据来确定待建基站的位置,避免了高价值用户的遗漏,提高了待建基站地址规划的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域,尤其涉及一种待建基站的位置确定方法、装置、控制设备及存储介质。
背景技术
随着5G技术的发展,5G基站的地址规划成为越来越重要的课题。
在现有的5G基站的地址规划过程中,通常是基于电信运营商的市场调查、以及存量名单中已有的高价值区域进行选址建设。
但是,上述方法严重依赖于存量名单和调查所得的数据,容易将现网中的高价值用户遗漏,准确性不高。
发明内容
针对上述问题,本发明提供了一种待建基站的位置确定方法、装置、控制设备及存储介质。
第一方面,本发明提供了一种待建基站的位置确定方法,包括:获取目标区域内每个存量基站范围内的用户数据,其中,所述用户数据用于表征用户的网络数据;根据预设权重和所述用户数据确定每个存量基站的选址得分;将所述选址得分大于预设分数的存量基站所处位置确定为待建基站的位置;根据所述待建基站的位置,输出待建基站的位置分布图。
在其他可选的实施例中,所述用户数据包括以下的至少一种:用户类别数据、流量类别数据、视频业务数据以及手游业务数据。
在其他可选的实施例中,所述用户类别数据包括用户流量数据、用户平均收入ARPU数据、用户终端数据;所述获取目标区域内每个存量基站范围内的用户数据,包括:获取目标区域内每个存量基站范围内的用户流量数据、用户平均收入ARPU数据以及用户终端数据;根据所述用户流量数据确定高流量用户,根据所述用户平均收入ARPU数据确定高ARPU用户,根据所述用户终端数据确定高价值终端用户;计算每个存量基站范围内的高流量用户的数量占目标区域内所有高流量用户总数的比值,得到第一比值;计算每个存量基站范围内的高ARPU用户的数量占目标区域内所有高ARPU用户总数的比值,得到第二比值;计算每个存量基站范围内的高价值终端用户的数量占目标区域内所有高价值终端用户总数的比值,得到第三比值;将所述第一比值、第二比值以及第三比值的相加之和确定为用户类别数据。
在其他可选的实施例中,所述获取目标区域内每个存量基站范围内的用户数据,还包括:获取每个存量基站范围内所有高流量用户的使用流量,并计算每个存量基站范围内的所有高流量用户的使用流量占目标区域内所有高流量用户的总使用流量的比值,得到第四比值;获取每个存量基站范围内所有高ARPU用户的使用流量,并计算每个存量基站范围内的所有高ARPU用户的使用流量占目标区域内所有高ARPU用户的总使用流量的比值,得到第五比值;获取每个存量基站范围内所有高价值终端用户的使用流量,并计算每个存量基站范围内的所有高价值终端用户的使用流量占目标区域内所有高价值终端用户的总使用流量的比值,得到第六比值;将所述第四比值、第五比值以及第六比值的相加之和确定为流量类别数据。
在其他可选的实施例中,所述获取目标区域内每个存量基站范围内的用户数据,还包括:获取每个存量基站范围内高清视频的使用流量,其中,所述高清视频为视频分辨率大于预设分辨率的视频;计算每个存量基站范围内高清视频的使用流量占目标区域内所有高清视频的总使用流量的比值,得到第七比值,并将第七比值确定为视频业务数据。
在其他可选的实施例中,所述获取目标区域内每个存量基站范围内的用户数据,还包括:获取每个存量基站范围内的手游业务时长;计算每个存量基站范围内的手游业务时长占目标区域内总手游业务时长的比值,得到第八比值,并将第八比值确定为手游业务数据。
在其他可选的实施例中,所述根据预设权重和所述用户数据确定每个存量基站的选址得分,包括:确定所述用户类别数据、流量类比数据、视频业务数据以及手游业务数据对应的预设权重;将所述用户类别数据、流量类比数据、视频业务数据以及手游业务数据以及对应的预设权重的乘积之和确定为存量基站的选址得分。
在其他可选的实施例中,在根据所述待建基站的位置,输出待建基站的位置分布图之后,还包括:通过建立后的基站,向终端设备发送数据。
第二方面,本发明提供一种待建基站的位置确定装置,包括:获取模块,用于获取目标区域内每个存量基站范围内的用户数据,其中,所述用户数据用于表征用户的网络数据;得分模块,用于根据预设权重和所述用户数据确定每个存量基站的选址得分;确定模块,用于将所述选址得分大于预设分数的存量基站所处位置确定为待建基站的位置;输出模块,用于根据所述待建基站的位置,输出待建基站的位置分布图。
第三方面,本发明提供一种电子设备,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第一方面任一项所述的方法。
第四方面,本发明提供一种可读存储介质,所述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,实现如第一方面任一项所述的方法。
本发明提供的待建基站的位置确定方法、装置、控制设备及存储介质,通过获取目标区域内每个存量基站范围内的用户数据,其中,所述用户数据用于表征用户的网络数据;根据预设权重和所述用户数据确定每个存量基站的选址得分;将所述选址得分大于预设分数的存量基站所处位置确定为待建基站的位置;根据所述待建基站的位置,输出待建基站的位置分布图;即本发明通过分析存量基站范围内的用户数据来确定待建基站的位置,避免了高价值用户的遗漏,提高了待建基站地址规划的准确性。
附图说明
图1为本发明所基于的一种网络架构的示意图;
图2为本发明提供的一种待建基站的位置确定方法的流程示意图;
图3为本发明提供的另一种待建基站的位置确定方法的流程示意图;
图4为本发明提供的一种存量基站的选址得分示意图;
图5为本发明提供的一种待建基站的位置确定装置的结构示意图;
图6为本发明提供的一种电子设备的硬件结构示意图。
具体实施例
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。
随着5G技术的发展,5G基站的建设规划成为越来越重要的课题。在现有的5G基站的地址规划过程中,通常是基于电信运营商的市场部、政企等多个部门的市场调查、以及存量名单中已有的高价值区域进行选址建设。但是,该方法严重依赖于存量名单和调查所得数据,容易将现网中的高价值用户遗漏,并且未考虑用户的移动性及用户使用行为等因素,准确性不高。
针对上述技术问题,本发明的技术构思在于:通过获取目标区域内存量基站范围内的用户网络数据,并根据用户网络数据给各个存量基站评分,评分较高的存量基站所在地址确定为待建基站的地址。
图1为本发明所基于的一种网络架构的示意图,如图1所示,本发明基于的其中一种网络架构可包括第一服务器1以及多个第二服务器2,其中第二服务器2可以为采集现网用户数据的各个平台,例如核心网平台、SEQ平台等,第二服务器2将采集的用户数据发送给第一服务器1,以使第一服务器1执行下述各实施例中所述的待建基站的位置确定方法。
第一方面,本发明实施例提供了一种待建基站的位置确定方法,图2为本发明提供的一种待建基站的位置确定方法的流程示意图。
如图2所示,该待建基站的位置确定方法包括:
步骤101、获取目标区域内每个存量基站范围内的用户数据。
其中,所述用户数据用于表征用户的网络数据。
具体来说,假设需要在某区域内进行5G基站的规划,则该区域可称之目标区域,目标区域内的存量基站可以为现有的4G基站。在本步骤中,可以从与4G基站连接的各平台中获取到目标区域内每个4G基站范围的用户数据。优选的,所述用户数据包括以下的至少一种:用户类别数据、流量类别数据、视频业务数据以及手游业务数据,其中,用户类别数据可以用于表征不同类别的用户数量,例如高流量用户的数量、高用户平均收入(AverageRevenue Per User,简称ARPU)的数量、高价值终端用户的数量等;流量类别用户数据可以用于表征不同类别的用户所耗费的流量数据;视频业务数据用于表征不同清晰度的视频所耗费的流量;手游业务数据用于表征手游时长等数据。其中,用户类别数据、流量类别数据可以从核心网平台获取,视频业务数据从SEQ平台获取,手游业务数据从提供手游服务的平台获取。
需要说明的是,本实施例的执行主体为待建基站的位置确定装置,其具体可由处理器、存储器、逻辑电路、组合芯片等电子器件组成的物理设备,如图1所示的第一服务器1,可用于与用户终端、基站、其他服务器等通信设备进行通信连接和数据交互。
步骤102、根据预设权重和所述用户数据确定每个存量基站的选址得分。
具体来说,在获取到用户数据,例如用户类别数据、流量类别数据、视频业务数据、手游业务数据等后,可以对不同的用户数据设定不同的权重,不同的用户数据与对应的权重的乘积之和可以确定为每个存量基站的得分。其中,预设权重可以根据本领域技术人员的经验设置,本发明对此不作限定。
步骤103、将所述选址得分大于预设分数的存量基站所处位置确定为待建基站的位置。
具体来说,在获取到目标区域内每个存量基站的得分后,可以对各个存量基站按照得分进行排序,选取得分较高的存量基站所在地址确定为待建基站的地址。
步骤104、根据所述待建基站的位置,输出待建基站的位置分布图。
具体来说,在确定待建基站的位置后,可以可视化显示待建基站的位置分布,便于电信运营商人员直观了解5G待建基站的位置分布。
作为可选的实施例,在步骤104之后还包括:通过建立后的基站,向终端设备发送数据。
具体来说,运营商人员可以根据待建基站的位置分布图建立5G基站,然后通过建立的5G基站向5G基站范围内的终端设备发送数据。
本发明实施例提供的待建基站的位置确定方法,通过获取目标区域内每个存量基站范围内的用户数据,其中,所述用户数据用于表征用户的网络数据;根据预设权重和所述用户数据确定每个存量基站的选址得分;将所述选址得分大于预设分数的存量基站所处位置确定为待建基站的位置;根据所述待建基站的位置,输出待建基站的位置分布图;即本发明通过分析存量基站范围内的用户数据来确定待建基站的位置,避免了高价值用户的遗漏,提高了待建基站地址规划的准确性,并且本发明避免了因市场调查造成的人力物力的浪费。
结合前述的各实施例,图3为本发明提供的另一种待建基站的位置确定方法的流程示意图,如图3所示,该待建基站的位置确定方法包括:
步骤201、获取目标区域内每个存量基站范围内的用户类别数据、流量类别数据、视频业务数据以及手游业务数据。
步骤202、确定所述用户类别数据、流量类比数据、视频业务数据以及手游业务数据对应的预设权重。
步骤203、将所述用户类别数据、流量类比数据、视频业务数据以及手游业务数据以及对应的预设权重的乘积之和确定为存量基站的选址得分。
步骤204、将所述选址得分大于预设分数的存量基站所处位置确定为待建基站的位置。
步骤205、根据所述待建基站的位置,输出待建基站的位置分布图。
本实施例中的步骤204、步骤205分别与前述实施例中的步骤103、步骤104的实现方式类似,在此不进行赘述。
与前述实施例不同的是,为了进一步提高5G基站规划的准确性,在本实施例中,获取目标区域内每个存量基站范围内的用户类别数据、流量类别数据、视频业务数据以及手游业务数据;确定所述用户类别数据、流量类比数据、视频业务数据以及手游业务数据对应的预设权重;将所述用户类别数据、流量类比数据、视频业务数据以及手游业务数据以及对应的预设权重的乘积之和确定为存量基站的选址得分。
在本实施例中,通过获取每个存量基站范围内的多个不同维度的用户数据,如用户类别数据、流量类别数据、视频业务数据以及手游业务数据,来分析每个存量基站的选址得分,进而确定待建基站的地址。
进一步的,所述用户类别数据包括用户流量数据、用户平均收入ARPU数据、用户终端数据,则步骤201中获取目标区域内每个存量基站范围内的用户类别数据的一种实现方式如下:
获取目标区域内每个存量基站范围内的用户流量数据、用户平均收入ARPU数据以及用户终端数据;根据所述用户流量数据确定高流量用户,根据所述用户平均收入ARPU数据确定高ARPU用户,根据所述用户终端数据确定高价值终端用户;计算每个存量基站范围内的高流量用户的数量占目标区域内所有高流量用户总数的比值,得到第一比值;计算每个存量基站范围内的高ARPU用户的数量占目标区域内所有高ARPU用户总数的比值,得到第二比值;计算每个存量基站范围内的高价值终端用户的数量占目标区域内所有高价值终端用户总数的比值,得到第三比值;将所述第一比值、第二比值以及第三比值的相加之和确定为用户类别数据。
具体来说,可以从核心网平台中提取出用户级别的流量(即上述用户流量数据)、ARPU值(即上述用户平均收入ARPU数据)、终端类型(即上述用户终端数据)等数据,关键字段如下:1、ENBID;2、CELLID;3、IMSI;4、流量;5、ARPU值;6、终端类型。然后,根据流量将用户划分为高流量用户和低流量用户,根据ARPU将用户划分为高ARPU值用户和低ARPU值用户,根据终端类型将用户划分为高价值终端用户和低价值终端用户。
其中,高流量用户、高ARPU值用户、高价值终端用户定义如下:
1)高流量用户:月均流量大于4GB的用户;
2)高ARPU值用户:连续三个月ARPU值大于98元的用户;
3)高价值终端用户:市场价格高于4000元的终端。
假设目标区域内共有N个存量基站,以当前存量基站A为例进行说明,若当前存量基站A的高流量用户、高ARPU值用户、高价值终端用户数分别为A1、A2、A3,目标区域内N个存量基站的高流量用户、高ARPU值用户、高价值终端用户数分别为N1、N2、N3,则A的高流量用户占比、高ARPU值用户占比、高价值终端用户数占比分别为:
A的高流量用户占比为:A1/N1*100%,即上述第一比值;
A的高ARPU值用户占比为:A2/N2*100%,即上述第二比值;
A的高价值终端数占比为:A3/N3*100%,即上述第三比值。
最后,将第一比值、第二比值、第三比值之和确定为用户类别数据。
再进一步的,步骤201中的获取目标区域内每个存量基站范围内的流量类别数据,包括:获取每个存量基站范围内所有高流量用户的使用流量,并计算每个存量基站范围内的所有高流量用户的使用流量占目标区域内所有高流量用户的总使用流量的比值,得到第四比值;获取每个存量基站范围内所有高ARPU用户的使用流量,并计算每个存量基站范围内的所有高ARPU用户的使用流量占目标区域内所有高ARPU用户的总使用流量的比值,得到第五比值;获取每个存量基站范围内所有高价值终端用户的使用流量,并计算每个存量基站范围内的所有高价值终端用户的使用流量占目标区域内所有高价值终端用户的总使用流量的比值,得到第六比值;将所述第四比值、第五比值以及第六比值的相加之和确定为流量类别数据。
具体来说,流量类别数据可用于面向价值流量热点选点,从核心网平台提取到相关数据,对上述的高流量用户、高ARPU值用户、高价值终端用户使用的月均流量进行汇聚,得到4G基站级别的高流量用户总流量、高ARPU值用户总流量、高价值终端用户总流量。高流量用户总流量、高ARPU值用户总流量、高价值终端用户总流量定义如下:
1)高流量用户总流量:月均流量大于4GB的用户月均使用流量之和;
2)高ARPU值用户总流量:连续三个月ARPU值大于98元的用户月均使用流量之和;
3)高价值终端用户总流量:市场价格高于4000元的终端月均使用流量之和。
假设当前存量基站A的高流量用户总流量、高ARPU值用户总流量、高价值终端用户数总流量分别为A4、A5、A6,目标区域内的N个存量基站的高流量用户总流量、高ARPU值用户总流量、高价值终端用户数总流量分别为N4、N5、N6,则A的高流量用户总流量占比、高ARPU值用户总流量占比、高价值终端用户数总流量占比分别为:
A的高流量用户总流量占比为:A4/N4*100%,即上述第四比值;
A的高ARPU值用户总流量占比为:A5/N5*100%,即上述第五比值;
A的高价值终端数总流量占比为:A6/N6*100%,即上述第六比值;
最后将第四比值、第五比值、第六比值之和确定为流量类别数据。
再进一步的,步骤201中的获取目标区域内每个存量基站范围内的视频业务数据,包括:获取每个存量基站范围内高清视频的使用流量,其中,所述高清视频为视频分辨率大于预设分辨率的视频;计算每个存量基站范围内高清视频的使用流量占目标区域内所有高清视频的总使用流量的比值,得到第七比值,并将第七比值确定为视频业务数据。
具体来说,视频业务按照清晰度不同,可分为畅清(360P)、标清(480P)、高清(720P)、超清(1080P)、4K、8K等,随着人们生活水平的不断提高,对视频分辨率提出了越来越高的要求,而随着分辨率的提升,视频的总像素也将得到提升,视频的体积也将更大,对网络带宽和时延提出了更高要求,而这一切在5G时代均能得到满足,因此到了5G时代,720P以上的高清视频将成为主流。
通过SEQ平台可以获取得到当前存量基站对应的小区内使用的视频源类别及对应使用的流量,关键字段如下:1、ENBID;2、CELLID;3、视频源类别;4、流量。假设当前存量基站A的720P、1080P、4K、8K使用流量分别为A7、A8、A9、A10,N个存量基站的720P、1080P、4K、8K使用流量分别为N7、N8、N9、N10、则A的高清视频流量占比为:
A的高清视频流量占比:(A7+A8+A9+A10)/(N7+N8+N9+N10)*100%,即上述第七比值,也称之为视频业务数据。
再进一步的,步骤201中的获取目标区域内每个存量基站范围内的手游业务数据,包括:获取每个存量基站范围内的手游业务时长;计算每个存量基站范围内的手游业务时长占目标区域内总手游业务时长的比值,得到第八比值,并将第八比值确定为手游业务数据。
具体来说,实时手游业务作为面向5G的主要业务,以第一手游业务为例,通过相关服务器,可获取得到第一手游业务相关的字段,主要包括:1、ENBID;2、CELLID;3、游戏类别;4、游戏时长。
假设当前存量基站A的第一手游业务时长为A11,N个存量基站的第一手游业务总时长为N11,则A的第一手游业务时长占比为:
A的第一手游业务时长占比为:A11/N11*100%,即上述第八比值,也可称之为手游业务数据。
需要说明的是,在步骤201中从不同平台获取用户类别数据、流量类别数据、视频业务数据以及手游业务数据没有先后顺序,也可以同时进行。
然后,确定所述用户类别数据、流量类比数据、视频业务数据以及手游业务数据对应的预设权重,例如确定用户类别数据、流量类别数据、高清视频流量数据、手游时长数据的预设权重分别为35%、30%、20%、15%。
然后,可以计算当前存量基站A的选址得分,如下:
35%*(A1/N1*100%+A2/N2*100%+A3/N3*100%)+30%
(A4/N4*100%+A5/N5*100%+A6/N6*100%)+20%*
((A7+A8+A9+A10)/(N7+N8+N9+N10)*100%)+15%*
(A11/N11*100%)。
同理,可以计算出目标区域内所有存量基站的得分,进而对所有存量基站的得分进行排序,选取得分较高的存量基站所在地址为待建基站的位置,并可视化展示待建基站的位置。
图4为本发明提供的一种存量基站的选址得分示意图。下面,结合图4,通过具体示例,对上述实施例所示的方法进行详细说明。
如图4所示,从核心网平台获取流量、ARPU、终端类型,根据流量、ARPU、终端类型可以确定用户类别数据和流量类别数据,其中,用户类别数据又可以进一步划分为高流量用户占比、高ARPU用户占比、高价值终端占比,流量类别数据可以进一步划分为高流量用户总流量占比、高ARPU用户总流量占比、高价值终端总流量占比;从SEQ平台获取视频清晰度和流量,提取高清视频流量类型,计算高清视频流量占比;从手游服务平台获取手游时长以及手游类别,确定第一手游时长占比,最后确定存量基站的选址得分。
在前述实施例的基础上,通过获取目标区域内每个存量基站范围内的用户类别数据、流量类别数据、视频业务数据以及手游业务数据;确定所述用户类别数据、流量类比数据、视频业务数据以及手游业务数据对应的预设权重;将所述用户类别数据、流量类比数据、视频业务数据以及手游业务数据以及对应的预设权重的乘积之和确定为存量基站的选址得分,实现了从多维度的用户数据确定存量基站的得分,进而为5G基站的规划提供更准确的依据。
第二方面,本发明实施例提供了一种待建基站的位置确定装置,图5为本发明提供的一种待建基站的位置确定装置的结构示意图,如图5所示,该待建基站的位置确定装置包括:
获取模块10,用于获取目标区域内每个存量基站范围内的用户数据,其中,所述用户数据用于表征用户的网络数据;得分模块20,用于根据预设权重和所述用户数据确定每个存量基站的选址得分;确定模块30,用于将所述选址得分大于预设分数的存量基站所处位置确定为待建基站的位置;输出模块40,用于根据所述待建基站的位置,输出待建基站的位置分布图。
在其他可选的实施例中,所述用户数据包括以下的至少一种:用户类别数据、流量类别数据、视频业务数据以及手游业务数据。
在其他可选的实施例中,所述用户类别数据包括用户流量数据、用户平均收入ARPU数据、用户终端数据;所述获取模块10,具体用于:获取目标区域内每个存量基站范围内的用户流量数据、用户平均收入ARPU数据以及用户终端数据;根据所述用户流量数据确定高流量用户,根据所述用户平均收入ARPU数据确定高ARPU用户,根据所述用户终端数据确定高价值终端用户;计算每个存量基站范围内的高流量用户的数量占目标区域内所有高流量用户总数的比值,得到第一比值;计算每个存量基站范围内的高ARPU用户的数量占目标区域内所有高ARPU用户总数的比值,得到第二比值;计算每个存量基站范围内的高价值终端用户的数量占目标区域内所有高价值终端用户总数的比值,得到第三比值;将所述第一比值、第二比值以及第三比值的相加之和确定为用户类别数据。
在其他可选的实施例中,所述获取模块10,还具体用于:获取每个存量基站范围内所有高流量用户的使用流量,并计算每个存量基站范围内的所有高流量用户的使用流量占目标区域内所有高流量用户的总使用流量的比值,得到第四比值;获取每个存量基站范围内所有高ARPU用户的使用流量,并计算每个存量基站范围内的所有高ARPU用户的使用流量占目标区域内所有高ARPU用户的总使用流量的比值,得到第五比值;获取每个存量基站范围内所有高价值终端用户的使用流量,并计算每个存量基站范围内的所有高价值终端用户的使用流量占目标区域内所有高价值终端用户的总使用流量的比值,得到第六比值;将所述第四比值、第五比值以及第六比值的相加之和确定为流量类别数据。
在其他可选的实施例中,所述获取模块10,还具体用于:获取每个存量基站范围内高清视频的使用流量,其中,所述高清视频为视频分辨率大于预设分辨率的视频;计算每个存量基站范围内高清视频的使用流量占目标区域内所有高清视频的总使用流量的比值,得到第七比值,并将第七比值确定为视频业务数据。
在其他可选的实施例中,所述获取模块10,还具体用于:获取每个存量基站范围内的手游业务时长;计算每个存量基站范围内的手游业务时长占目标区域内总手游业务时长的比值,得到第八比值,并将第八比值确定为手游业务数据。
在其他可选的实施例中,所述得分模块20,还具体用于:确定所述用户类别数据、流量类比数据、视频业务数据以及手游业务数据对应的预设权重;将所述用户类别数据、流量类比数据、视频业务数据以及手游业务数据以及对应的预设权重的乘积之和确定为存量基站的选址得分。
在其他可选的实施例中,所述输出模块30,还具体用于:通过建立后的基站,向终端设备发送数据。
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,上述描述的待建基站的位置确定装置的具体工作过程以及相应的有益效果,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
本发明实施例提供的待建基站的位置确定装置,通过获取模块,用于获取目标区域内每个存量基站范围内的用户数据,其中,所述用户数据用于表征用户的网络数据;得分模块,用于根据预设权重和所述用户数据确定每个存量基站的选址得分;确定模块,用于将所述选址得分大于预设分数的存量基站所处位置确定为待建基站的位置;输出模块,用于根据所述待建基站的位置,输出待建基站的位置分布图;即本发明通过分析存量基站范围内的用户数据来确定待建基站的位置,避免了高价值用户的遗漏,提高了待建基站地址规划的准确性。
第三方面,本发明实施例提供了一种电子设备,图6为本发明提供的一种电子设备的硬件结构示意图,如图6所示,包括:
至少一个处理器601和存储器602。
在具体实现过程中,至少一个处理器601执行所述存储器602存储的计算机执行指令,使得至少一个处理器601执行如上的待建基站的位置确定方法,其中,处理器601、存储器602通过总线603连接。
处理器601的具体实现过程可参见上述方法实施例,其实现原理和技术效果类似,本实施例此处不再赘述。
在上述的图6所示的实施例中,应理解,处理器可以是中央处理单元(英文:Central Processing Unit,简称:CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文:Digital Signal Processor,简称:DSP)、专用集成电路(英文:Application SpecificIntegrated 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。
总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture,ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component Interconnect,PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry Standard Architecture,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。
第四方面,本发明还提供了一种可读存储介质,所述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,实现如上待建基站的位置确定方法。
上述的可读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。可读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。
一种实施例性的可读存储介质耦合至处理器,从而使处理器能够从该可读存储介质读取信息,且可向该可读存储介质写入信息。当然,可读存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuits,简称:ASIC)中。当然,处理器和可读存储介质也可以作为分立组件存在于设备中。
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 (9)
1.一种待建基站的位置确定方法,其特征在于,包括:
获取目标区域内每个存量基站范围内的用户数据,其中,所述用户数据用于表征用户的网络数据;
根据预设权重和所述用户数据确定每个存量基站的选址得分;
将所述选址得分大于预设分数的存量基站所处位置确定为待建基站的位置;
根据所述待建基站的位置,输出待建基站的位置分布图;
所述用户数据包括以下的至少一种:用户类别数据、流量类别数据、视频业务数据以及手游业务数据;
所述用户类别数据包括用户流量数据、用户平均收入ARPU数据、用户终端数据;
所述获取目标区域内每个存量基站范围内的用户数据,包括:
获取目标区域内每个存量基站范围内的用户流量数据、用户平均收入ARPU数据以及用户终端数据;
根据所述用户流量数据确定高流量用户,根据所述用户平均收入ARPU数据确定高ARPU用户,根据所述用户终端数据确定高价值终端用户;
计算每个存量基站范围内的高流量用户的数量占目标区域内所有高流量用户总数的比值,得到第一比值;
计算每个存量基站范围内的高ARPU用户的数量占目标区域内所有高ARPU用户总数的比值,得到第二比值;
计算每个存量基站范围内的高价值终端用户的数量占目标区域内所有高价值终端用户总数的比值,得到第三比值;
将所述第一比值、第二比值以及第三比值的相加之和确定为用户类别数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取目标区域内每个存量基站范围内的用户数据,还包括:
获取每个存量基站范围内所有高流量用户的使用流量,并计算每个存量基站范围内的所有高流量用户的使用流量占目标区域内所有高流量用户的总使用流量的比值,得到第四比值;
获取每个存量基站范围内所有高ARPU用户的使用流量,并计算每个存量基站范围内的所有高ARPU用户的使用流量占目标区域内所有高ARPU用户的总使用流量的比值,得到第五比值;
获取每个存量基站范围内所有高价值终端用户的使用流量,并计算每个存量基站范围内的所有高价值终端用户的使用流量占目标区域内所有高价值终端用户的总使用流量的比值,得到第六比值;
将所述第四比值、第五比值以及第六比值的相加之和确定为流量类别数据。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取目标区域内每个存量基站范围内的用户数据,还包括:
获取每个存量基站范围内高清视频的使用流量,其中,所述高清视频为视频分辨率大于预设分辨率的视频;
计算每个存量基站范围内高清视频的使用流量占目标区域内所有高清视频的总使用流量的比值,得到第七比值,并将第七比值确定为视频业务数据。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述获取目标区域内每个存量基站范围内的用户数据,还包括:
获取每个存量基站范围内的手游业务时长;
计算每个存量基站范围内的手游业务时长占目标区域内总手游业务时长的比值,得到第八比值,并将第八比值确定为手游业务数据。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据预设权重和所述用户数据确定每个存量基站的选址得分,包括:
确定所述用户类别数据、流量类比数据、视频业务数据以及手游业务数据对应的预设权重;
将所述用户类别数据、流量类比数据、视频业务数据以及手游业务数据以及对应的预设权重的乘积之和确定为存量基站的选址得分。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法,其特征在于,在根据所述待建基站的位置,输出待建基站的位置分布图之后,还包括:
通过建立后的基站,向终端设备发送数据。
7.一种待建基站的位置确定装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取目标区域内每个存量基站范围内的用户数据,其中,所述用户数据用于表征用户的网络数据;
得分模块,用于根据预设权重和所述用户数据确定每个存量基站的选址得分;
确定模块,用于将所述选址得分大于预设分数的存量基站所处位置确定为待建基站的位置;
输出模块,用于根据所述待建基站的位置,输出待建基站的位置分布图;
所述用户数据包括以下的至少一种:用户类别数据、流量类别数据、视频业务数据以及手游业务数据;
所述用户类别数据包括用户流量数据、用户平均收入ARPU数据、用户终端数据;
所述获取模块具体用于获取目标区域内每个存量基站范围内的用户流量数据、用户平均收入ARPU数据以及用户终端数据;根据所述用户流量数据确定高流量用户,根据所述用户平均收入ARPU数据确定高ARPU用户,根据所述用户终端数据确定高价值终端用户;计算每个存量基站范围内的高流量用户的数量占目标区域内所有高流量用户总数的比值,得到第一比值;计算每个存量基站范围内的高ARPU用户的数量占目标区域内所有高ARPU用户总数的比值,得到第二比值;计算每个存量基站范围内的高价值终端用户的数量占目标区域内所有高价值终端用户总数的比值,得到第三比值;将所述第一比值、第二比值以及第三比值的相加之和确定为用户类别数据。
8.一种电子设备,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权利要求1至6任一项所述的方法。
9.一种可读存储介质,其特征在于,所述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6任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010917068.1A CN112004234B (zh) | 2020-09-03 | 2020-09-03 | 待建基站的位置确定方法、装置、控制设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010917068.1A CN112004234B (zh) | 2020-09-03 | 2020-09-03 | 待建基站的位置确定方法、装置、控制设备及存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112004234A CN112004234A (zh) | 2020-11-27 |
CN112004234B true CN112004234B (zh) | 2022-10-14 |
Family
ID=73465390
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010917068.1A Active CN112004234B (zh) | 2020-09-03 | 2020-09-03 | 待建基站的位置确定方法、装置、控制设备及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112004234B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114793340A (zh) * | 2022-05-19 | 2022-07-26 | 中国银行股份有限公司 | 5g基站选址方法及装置 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109788488A (zh) * | 2019-02-18 | 2019-05-21 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种网络站点的规划方法和装置 |
CN110602713A (zh) * | 2018-05-23 | 2019-12-20 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 基站建设评估方法及装置 |
CN110691362A (zh) * | 2019-10-12 | 2020-01-14 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 站址确定方法及装置 |
CN110784883A (zh) * | 2019-11-01 | 2020-02-11 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 基站建设评估方法、装置、设备和存储介质 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6543986B2 (ja) * | 2015-03-25 | 2019-07-17 | 日本電気株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム |
-
2020
- 2020-09-03 CN CN202010917068.1A patent/CN112004234B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110602713A (zh) * | 2018-05-23 | 2019-12-20 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 基站建设评估方法及装置 |
CN109788488A (zh) * | 2019-02-18 | 2019-05-21 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种网络站点的规划方法和装置 |
CN110691362A (zh) * | 2019-10-12 | 2020-01-14 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 站址确定方法及装置 |
CN110784883A (zh) * | 2019-11-01 | 2020-02-11 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 基站建设评估方法、装置、设备和存储介质 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
5G潜在用户大数据分析在室分投资建设中的应用;商挺;《中国新通信》;20191205(第23期);全文 * |
大数据分析在基站建设优先级评价中的应用研究;沙晶;《中国新通信》;20170905(第17期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112004234A (zh) | 2020-11-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107168854B (zh) | 互联网广告异常点击检测方法、装置、设备及可读存储介质 | |
CN109218390B (zh) | 用户筛选方法及装置 | |
CN108985489B (zh) | 一种风险预测方法、风险预测装置和终端设备 | |
CN106648557B (zh) | 一种应用程序编程接口api的分享方法和装置 | |
CN108965951B (zh) | 广告的播放方法及装置 | |
CN111050344B (zh) | 基站运维保障方法及设备 | |
CN109299367A (zh) | 信息推送方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN111371672A (zh) | 消息推送方法及装置 | |
CN109714393A (zh) | 一种应用程序推荐的方法及装置 | |
CN112004234B (zh) | 待建基站的位置确定方法、装置、控制设备及存储介质 | |
CN112465565B (zh) | 一种基于机器学习的用户画像预测的方法及装置 | |
CN112434717A (zh) | 一种模型训练方法及装置 | |
CN111179129A (zh) | 课件质量的评价方法、装置、服务器及存储介质 | |
CN110634024A (zh) | 一种用户属性标记方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN114706589A (zh) | 一种重复代码扫描方法、装置和电子设备 | |
CN109922359B (zh) | 一种用户处理方法、装置、设备和存储介质 | |
CN114781517A (zh) | 风险识别的方法、装置及终端设备 | |
CN108881591B (zh) | 一种多平台信息推荐方法、装置及存储介质 | |
CN114048211A (zh) | 数据集成方法、装置及电子设备 | |
CN115080835A (zh) | 信息推荐方法、装置、用户端及设备 | |
CN112487175A (zh) | 参展人流控制方法、装置、服务器及计算机可读存储介质 | |
CN113301597B (zh) | 网络分析方法及设备 | |
CN111008343A (zh) | 一种基于区域的内容推荐方法、装置、平台及存储介质 | |
CN110633415B (zh) | 网络课程推送的方法、装置、系统、电子设备、存储介质 | |
CN112365336B (zh) | 用户信用模型建立方法、装置及设备 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |