CN112257776B - 终端推荐方法、系统、计算机设备及存储介质 - Google Patents
终端推荐方法、系统、计算机设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112257776B CN112257776B CN202011132497.4A CN202011132497A CN112257776B CN 112257776 B CN112257776 B CN 112257776B CN 202011132497 A CN202011132497 A CN 202011132497A CN 112257776 B CN112257776 B CN 112257776B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- user
- terminal
- network
- users
- sale
- 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
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 9
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 9
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 7
- 239000000758 substrate Substances 0.000 claims 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007723 transport mechanism Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/23—Clustering techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
- G06Q30/0631—Item recommendations
-
- G06Q50/40—
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
- Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks
Abstract
本公开提供一种终端推荐方法、系统、计算机设备及存储介质，其中，所述方法包括：获取若干用户的用户类型、用户在用终端信息和用户常用网络类型；基于用户类型、用户在用终端信息和用户常用网络类型对用户进行聚类，得到用户分类库；获取若干在售终端信息；基于在售终端信息按照预设的终端分类规则对在售终端进行分类，得到在售终端分类库；根据预设的匹配规则将在售终端分类库与用户分类库进行匹配，得到分别与每一类用户相匹配的在售终端；以及，分别向各类用户推荐与之相匹配的在售终端。本公开所述终端推荐方案既考虑了用户在用终端信息，又考虑了用户类型，还考虑了用户常用网络类型，从而与运营商网络覆盖相结合，匹配度高，用户体验好。
Description
技术领域
本公开涉及通信技术领域，尤其涉及一种终端推荐方法、一种终端推荐系统、一种计算机设备以及一种计算机可读存储介质。
背景技术
当今社会，手机终端的品牌和型号众多。而且目前，国内2G/3G/4G/5G网络并存，具体到网络制式有GSM/WCDMA/CDMA/TD-SCDMA/FDD-LTE/TD-LTE/NSA/SA，用户在选择终端时存在很多困扰，不清楚其该选用哪个网络制式的终端，或者想选择更高网络制式的终端时，不清楚其常去的区域网络覆盖情况如何。虽然用户可以自己根据终端价格、品牌等进行选择适合自己的终端，或者终端厂商根据自己的新品发布等信息给用户一些推荐信息，但用户自主选择及终端厂商推荐都没有与运营商网络覆盖相结合，也未考虑用户类型，故匹配度不高，用户体验不好。
因此，提出一种将用户类型及运营商网络覆盖相结合的终端推荐方案是目前亟待解决的问题。
发明内容
为了至少部分解决现有技术中存在的技术问题而完成了本公开。
根据本公开实施例的一方面，提供一种终端推荐方法，所述方法包括：
获取若干用户的用户类型、用户在用终端信息和用户常用网络类型；
基于用户类型、用户在用终端信息和用户常用网络类型对用户进行聚类，得到用户分类库；
获取若干在售终端信息；
基于在售终端信息按照预设的终端分类规则对在售终端进行分类，得到在售终端分类库；
根据预设的匹配规则将在售终端分类库与用户分类库进行匹配，得到分别与每一类用户相匹配的在售终端；以及，
分别向各类用户推荐与之相匹配的在售终端。
根据本公开实施例的另一方面，提供一种终端推荐系统，所述系统包括：
第一获取模块，其设置为获取若干用户的用户类型、用户在用终端信息和用户常用网络类型；
用户分类模块，其设置为基于用户类型、用户在用终端信息和用户常用网络类型对用户进行聚类，得到用户分类库；
第二获取模块，其设置为获取若干在售终端信息；
在售终端分类模块，其设置为基于在售终端信息按照预设的终端分类规则对在售终端进行分类，得到在售终端分类库；
匹配模块，其设置为根据预设的匹配规则将在售终端分类库与用户分类库进行匹配，得到分别与每一类用户相匹配的在售终端；以及，
推荐模块，其设置为分别向各类用户推荐与之相匹配的在售终端。
根据本公开实施例的又一方面，提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，当所述处理器运行所述存储器存储的计算机程序时，所述处理器执行前述终端推荐方法。
根据本公开实施例的再一方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，所述处理器执行前述终端推荐方法。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本公开实施例提供的终端推荐方法，先基于用户类型、用户在用终端信息和用户常用网络类型对用户进行聚类得到用户分类库，再基于在售终端信息按照预设的终端分类规则对在售终端进行分类得到在售终端分类库，然后将二者进行匹配以得到分别与每一类用户相匹配的在售终端，最后分别向各类用户推荐与之相匹配的在售终端，从而在推荐终端时，既考虑了用户在用终端信息，又考虑了用户类型，还考虑了用户常用网络类型，匹配度高，用户体验好。
本公开的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本公开而了解。本公开的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本公开技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本公开的实施例一起用于解释本公开的技术方案，并不构成对本公开技术方案的限制。
图1为本公开实施例提供的终端推荐方法的流程示意图；
图2为本公开实施例提供的终端推荐系统的结构示意图；
图3为本公开实施例提供的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。
需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序；并且，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本公开的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。
图1为本公开实施例提供的终端推荐方法的流程示意图。如图1所示，所述方法包括如下步骤S101至S106。
S101.获取若干用户的用户类型、用户在用终端信息和用户常用网络类型；
S102.基于用户类型、用户在用终端信息和用户常用网络类型对用户进行聚类，得到用户分类库；
S103.获取若干在售终端信息；
S104.基于在售终端信息按照预设的终端分类规则对在售终端进行分类，得到在售终端分类库；
S105.根据预设的匹配规则将在售终端分类库与用户分类库进行匹配，得到分别与每一类用户相匹配的在售终端；
S106.分别向各类用户推荐与之相匹配的在售终端。
其中，终端分类规则和匹配规则可由本领域技术人员根据实际情况进行设定，本公开对此不做限定。
需要说明的是，上述步骤的顺序只是为了说明本实施例而提出的一个具体实例，本公开对上述步骤的顺序不做限定，本领域技术人员在实际应用中可按需对其进行调整。
本实施例中，先基于用户类型、用户在用终端信息和用户常用网络类型对用户进行聚类得到用户分类库，再基于在售终端信息按照预设的终端分类规则对在售终端进行分类得到在售终端分类库，然后将二者进行匹配以得到分别与每一类用户相匹配的在售终端，最后分别向各类用户推荐与之相匹配的在售终端，从而在推荐终端时，既考虑了用户在用终端信息，又考虑了用户类型，还考虑了用户常用网络类型，从而与运营商网络覆盖相结合，匹配度高，用户体验好。
在一种具体实施方式中，步骤S101中获取用户类型包括如下步骤A1和A2。
A1.获取用户的SIM(Subscriber Identity Module，用户身份识别模块)卡信息；
A2.基于用户的SIM卡信息获取用户类型。
其中，用户类型包括：2G用户、3G用户、4G用户和5G用户。
在一种具体实施方式中，步骤S101中获取用户在用终端信息包括如下步骤B1至B4。
B1.获取用户在用终端的身份标识；
B2.根据所述身份标识在终端备案库中查找用户在用终端的品牌、型号、操作系统和支持的网络制式；
B3.根据所述身份标识在运营商系统中查找用户在用终端首次入网时间；
B4.根据用户在用终端的品牌、型号及首次入网时间，查询用户在用终端的购机价格。
其中，终端的身份标识可以为IMEI(International Mobile EquipmentIdentity，国际移动设备识别码)，用于在移动电话网络中识别每一部独立的手机等移动终端，相当于移动终端的身份证。可根据用户号码(如手机号)接入网络信息，获取该用户终端的IMEI号。
运营商系统是指运营商的BSS(Business support system，业务支撑系统)，由CRM(Customer Relationship Management，客户关系管理)系统和Billing(计费账务)系统组成。CRM系统负责记录用户类型及订购关系，Billing系统负责用户计费及账务。其中Billing系统中记录所有用户的上网记录，包括用户所接入的基站、接入的网络类型、首次入网时间、使用时长等。
在一种具体实施方式中，步骤S101中获取用户常用网络类型包括如下步骤C1和C2。
C1.获取用户号码在过去一定时间段内的上网记录；
C2.根据所述上网记录分析用户常用接入网络类型，并从中选取最高制式的网络类型作为用户常用网络类型。
其中，获取过去多久时间段的上网记录可由本领域技术人员根据实际情况进行设定，例如，获取过去两至三年的上网记录。
用户可接入网络类型，也称为用户可接入的网络制式，具体为：
移动网络制式为：GSM(2G网络)、TD-SCDMA(3G网络)、TD-LTE(4G网络)；
联通网络制式为：GSM(2G网络)、WCDMA(3G网络)、TD-LTE/FDD-LTE(4G网络)；
电信网络制式为：CDMA(2G网络)、CDMA2000(3G网络)、TD-LTE/FDD-LTE(4G网络)。
本实施例中，用户常用接入网络类型是从所述上网记录得到的用户全部接入网络类型中选取的，例如可以按照用户接入次数进行选取，只有高于某一预设接入次数的网络类型才被认定为用户常用接入网络类型；并且，用户常用接入网络类型为可接入网络类型中的一种或几种，而用户常用网络类型为用户常用接入网络类型中最高制式的网络类型。例如，用户A常用接入网络类型为WCDMA(3G网络)和TD-LTE(4G网络)，其中最高制式的网络类型为TD-LTE(4G网络)，那么用户A的常用网络类型即为TD-LTE(4G网络)。
在一种具体实施方式中，在步骤S101中，还包括：获取用户潜在网络类型。
相应地，步骤S102具体为：基于用户类型、用户在用终端信息、用户常用网络类型和用户潜在网络类型对用户进行聚类，得到用户分类库。
在一种具体实施方式中，步骤S101中获取用户潜在网络类型包括如下步骤D1至D10。
D1.获取用户号码在过去一定时间段内的上网记录；
D2.根据所述上网记录得出用户常用基站及各自接入网络类型；其中，基站接入网络类型指的是，用户终端通过该基站接入的网络类型；
D3.对得到的用户常用基站按照接入次数由多至少进行排序，并从中选取前N个常用基站，其中N为正整数，可由本领域技术人员根据实际情况进行设定；
D4.根据N个常用基站及各自接入网络类型，在运营商系统中分别查找这N个常用基站附近是否有支持更高网络制式的基站，若有支持更高网络制式的基站，则执行步骤D5，若没有支持更高网络制式的基站，则执行步骤D6；
D5.将累计值增加第一预设值；
D6.查询运营商基站建设计划，若未来一定时间段(如6个月，可根据实际情况进行调整与设定)内有支持更高网络制式基站建设计划，则将累计值增加第二预设值，且第二预设值小于第一预设值；否则，累计值不变；
D7.根据最终得到的累计值得出用户常用基站附近有支持更高网络制式基站的实际情况百分比a；百分比越高则常用基站周边有更高制式基站的可能性越高；
D8.预设第一阈值r，若a>r，则执行步骤D9，若a≤r，则执行步骤D10；
D9.确定用户潜在网络制式增加，且用户潜在网络类型为用户常用网络类型的上级网络类型；
D10.确定用户潜在网络制式并未增加，且用户潜在网络类型为用户常用网络类型的同级网络类型。
本实施例中，用户常用基站是从上网记录得到的用户全部接入基站中选取的，例如可以按照用户接入次数进行选取，只有高于某一预设接入次数的基站才被认定为用户常用基站。
本实施例中，对于N个常用基站而言，需要分别查询每个常用基站附近是否有支持更高网络制式的基站，若有支持更高网络制式的基站，则将累计值增加第一预设值，若没有支持更高网络制式的基站但是该常用基站附近在未来一定时间段内有支持更高网络制式基站建设计划，则将累计值增加第二预设值，若既没有支持更高网络制式的基站且未来一定时间段内也有支持更高网络制式基站建设计划，则累计值不变。其中，累计值的初始值可以设定为0，第一预设值可设定为1，第二预设值可设定为0.5。至于基站与其附近支持更高网络制式的基站之间的距离，可按实际基站信号覆盖范围设定。
其中，根据最终得到的累计值得出用户常用基站附近有支持更高网络制式基站的实际情况百分比a可以为：
将最终得到的累计值除以选出的用户常用基站数量N，得出实际情况百分比a。
在一种具体实施方式中，在步骤B3获取用户在用终端首次入网时间后，还包括如下步骤B5：
B5.预设第二阈值t，从若干用户中筛选出在用终端首次入网时间至今的使用时长超过t的用户。
其中，第二阈值t可以根据用户换机时间来设定，例如两年或三年。
相应地，步骤S102具体为：基于用户类型、用户在用终端信息和用户常用网络类型，对步骤B5已筛选出的用户进行聚类，得到用户分类库。
在一种具体实施方式中，步骤S104具体为：按照操作系统、价格区间和支持的网络制式对在售终端进行分类，得到在售终端分类库。
在一种具体实施方式中，步骤S105中的预设匹配规则包括：
支持用户常用网络类型的终端、支持用户潜在网络类型的终端、与用户在用终端购机价格接近的终端，以及与用户在用终端同操作系统的终端中的至少一种。其中，优先匹配与用户在用终端同操作系统的终端。
下面通过一个具体示例详细描述本公开实施例所述终端推荐方法。
步骤1：根据运营商系统中的数据，获取用户特征。
1.1获取用户类型：
1)获取用户的SIM卡信息；
2)基于用户的SIM卡信息获取用户类型，用户类型包括：2G用户、3G用户、4G用户和5G用户。
1.2获取用户在用终端信息：
1)根据用户号码接入网络信息，获取该用户在用终端的IMEI号；
2)根据已获取的IMEI号，在终端备案库中查找用户在用终端的品牌、型号、操作系统和支持的网络制式等信息；
3)根据已获取的IMEI号，在运营商系统中查找用户在用终端首次入网时间；
4)根据用户在用终端的品牌、型号及首次入网时间，查询用户在用终端的历史销售价格，从而确定其购机价格；
5)根据以上信息，得出用户在用终端的特征画像，如下表1所示：
表1
1.3获取用户常用基站及用户常用网络类型：
1)获取用户号码在过去一定时间段内的上网记录，根据所述上网记录得出用户常用基站及各自接入网络类型；
2)对得到的用户常用基站按照接入次数由多至少进行排序，并从中选取前N个常用基站；
3)从N个常用基站各自接入网络类型中选取最高制式的网络类型作为用户常用网络类型。
1.4获取用户常用基站的周边基站及用户潜在网络类型：
1)根据N个常用基站及各自接入网络类型，在运营商系统中分别查找这N个常用基站附近是否有支持更高网络制式的基站。
2)根据步骤1)的查找结果，对于N个常用基站中的每个常用基站，若其周边有支持更高网络制式的基站，则累计值加1；若其周边没有支持更高网络制式的基站，则查询运营商基站建设计划，若未来一定时间段(如6个月)内有支持更高网络制式基站建设计划，则累计值加0.5，否则累计值不变；根据最终得到的累计值得出用户常用基站附近有支持更高网络制式基站的实际情况百分比a。
例如：选出的用户常用基站共5个，分别是基站1、基站2、基站3、基站4和基站5；其中基站1周边有更高制式的基站，则累计值加1；基站2周边没有更高制式的基站，但未来6个月内有建设计划，则累计值加0.5；基站3周边没有更高制式的基站，且未来6个月内没有建设计划，则累计值加0；基站4周边有更高制式的基站，则累计值加1；基站5周边没有更高制式的基站，但未来6个月内有建设计划，则累计值加0.5；最终得到的累计值为3，则a＝3/5＝60％，表示在用户常用基站周边有60％的几率有更高制式的基站。
3)预设第一阈值r，若a>r，则确定用户潜在网络制式增加，且用户潜在网络类型为用户常用网络类型的上级网络类型；若a≤r，则确定用户潜在网络制式并未增加，且用户潜在网络类型为用户常用网络类型的同级网络类型。
例如：若步骤1.3得出的用户常用网络类型为WCDMA(3G)，且计算得到a>r，则用户潜在网络类型为WCDMA(3G)上级的TD-LTE(4G)或NSA(5G)。若步骤1.3得出的用户常用网络类型为TD-LTE(4G)，且计算得到a<r，则用户潜在网络类型仍然为TD-LTE(4G)。
步骤2：对用户进行分类。
2.1根据步骤1的信息，得出用户特征表，如下表2所示：
表2
2.2预设第二阈值t，根据用户在用终端首次入网时间，筛选出首次入网时间至今的使用时长超过t的用户
2.3将步骤2.2筛选出的用户，按照用户类型、操作系统、价格、用户常用网络类型和用户潜在网络类型进行聚类，以将这些用户分为不同的用户类。
步骤3：对市场在售终端进行分类。
按照操作系统、价格区间和支持的网络制式对在售终端进行分类，得到在售终端分类库。
步骤4：根据用户分类和在售终端分类，对不同用户推荐不同类型终端。
4.1.将在售终端分类库与用户分类库进行匹配，匹配规则包括：支持用户常用网络类型的终端、支持用户潜在网络类型的终端、与用户在用终端购机价格接近的终端，以及与用户在用终端同操作系统的终端。其中，优先匹配与用户在用终端同操作系统的终端。
4.2将各类在售终端，以短信等方式推荐给与之相匹配的同类用户。
本公开实施例提供的终端推荐方法，根据用户号码接入网络信息，获取用户在用终端IMEI，再根据IMEI获取用户在用终端品牌、型号、操作系统、入网时间和支持的网络制式，以及根据用户在用终端的品牌、型号及首次入网时间在历史价格数据中查询，获取用户在用终端的购机价格；根据用户SIM卡信息在运营商系统中获取该用户的用户类型；根据用户的上网记录，获取该用户常使用的基站及用户常用网络类型，并在运营商系统中分别查找用户常用基站附近是否有其他支持更高网络制式的基站，得到用户潜在网络类型；然后，根据以上用户类型、用户在用终端信息、用户常用网络类型和用户潜在网络类型，对用户进行聚类，以将所有用户分为几个特定的类，并得到用户分类库；根据预设的终端分类规则，将目前市面上所有在售的手机终端进行分类，得到在售终端分类库；再根据预设的匹配规则将在售终端分类库与用户分类库进行匹配，得到分别与每一类用户相匹配的在售终端；最后向每一类用户推荐其合适的终端。采用上述方案推荐的终端，既能符合用户终端常用使用习惯，又能有效匹配用户类型和用户常用网络类型及潜在升级需求，从而提高了用户满意度。
图2为本公开实施例提供的终端推荐系统的结构示意图。如图2所示，所述系统2包括：第一获取模块21、用户分类模块22、第二获取模块23、在售终端分类模块24、匹配模块25和推荐模块26。
其中，第一获取模块21设置为获取若干用户的用户类型、用户在用终端信息和用户常用网络类型；用户分类模块22设置为基于用户类型、用户在用终端信息和用户常用网络类型对用户进行聚类，得到用户分类库；第二获取模块23设置为获取若干在售终端信息；在售终端分类模块24设置为基于在售终端信息按照预设的终端分类规则对在售终端进行分类，得到在售终端分类库；匹配模块25设置为根据预设的匹配规则将在售终端分类库与用户分类库进行匹配，得到分别与每一类用户相匹配的在售终端；推荐模块26设置为分别向各类用户推荐与之相匹配的在售终端。
本实施例中，先基于用户类型、用户在用终端信息和用户常用网络类型对用户进行聚类得到用户分类库，再基于在售终端信息按照预设的终端分类规则对在售终端进行分类得到在售终端分类库，然后将二者进行匹配以得到分别与每一类用户相匹配的在售终端，最后分别向各类用户推荐与之相匹配的在售终端，从而在推荐终端时，既考虑了用户在用终端信息，又考虑了用户类型，还考虑了用户常用网络类型，匹配度高，用户体验好。
在一种具体实施方式中，第一获取模块21包括用于获取用户类型的第一获取单元。
第一获取单元设置为：获取用户的SIM卡信息；基于用户的SIM卡信息获取用户类型；其中，用户类型包括：2G用户、3G用户、4G用户和5G用户。
在一种具体实施方式中，第一获取模块21还包括用于获取用户在用终端信息的第二获取单元。
第二获取单元设置为：获取用户在用终端的身份标识；根据所述身份标识在终端备案库中查找用户在用终端的品牌、型号、操作系统和支持的网络制式；根据所述身份标识在运营商系统中查找用户在用终端首次入网时间；根据用户在用终端的品牌、型号及首次入网时间，查询用户在用终端的购机价格。
其中，终端的身份标识可以为IMEI(International Mobile EquipmentIdentity，国际移动设备识别码)，用于在移动电话网络中识别每一部独立的手机等移动终端，相当于移动终端的身份证。可根据用户号码(如手机号)接入网络信息，获取该用户终端的IMEI号。
在一种具体实施方式中，第一获取模块21还包括用于获取用户常用网络类型的第三获取单元。
第三获取单元设置为：获取用户号码在过去一定时间段内的上网记录；根据所述上网记录分析用户常用接入网络类型，并从中选取最高制式的网络类型作为用户常用网络类型。
其中，获取过去多久时间段的上网记录可由本领域技术人员根据实际情况进行设定，例如，获取过去两至三年的上网记录。
本实施例中，用户常用接入网络类型是从所述上网记录得到的用户全部接入网络类型中选取的，例如可以按照用户接入次数进行选取，只有高于某一预设接入次数的网络类型才被认定为用户常用接入网络类型；并且，用户常用接入网络类型为可接入网络类型中的一种或几种，而用户常用网络类型为用户常用接入网络类型中最高制式的网络类型。
在一种具体实施方式中，第一获取模块21还设置为获取若干用户的用户潜在网络类型。
相应地，第一获取模块21还包括用于获取若干用户的用户潜在网络类型的第四获取单元。用户分类模块22具体设置为，基于用户类型、用户在用终端信息、用户常用网络类型和用户潜在网络类型对用户进行聚类，得到用户分类库。
在一种具体实施方式中，第四获取单元设置为：
获取用户号码在过去一定时间段内的上网记录；
根据所述上网记录得出用户常用基站及各自接入网络类型；其中，基站接入网络类型指的是，用户终端通过该基站接入的网络类型；
对得到的用户常用基站按照接入次数由多至少进行排序，并从中选取前N个常用基站，其中N为正整数；
根据N个常用基站及各自接入网络类型，在运营商系统中分别查找这N个常用基站附近是否有支持更高网络制式的基站；
若有支持更高网络制式的基站，则将累计值增加第一预设值；
若没有支持更高网络制式的基站，则查询运营商基站建设计划，若未来一定时间段内有支持更高网络制式基站建设计划，则将累计值增加第二预设值，且第二预设值小于第一预设值；否则，累计值不变；
根据最终得到的累计值得出用户常用基站附近有支持更高网络制式基站的实际情况百分比a；
预设第一阈值r，若a>r，则确定用户潜在网络制式增加，且用户潜在网络类型为用户常用网络类型的上级网络类型；否则，用户潜在网络类型为用户常用网络类型的同级网络类型。
本实施例中，用户常用基站是从上网记录得到的用户全部接入基站中选取的，例如可以按照用户接入次数进行选取，只有高于某一预设接入次数的基站才被认定为用户常用基站。
本实施例中，对于N个常用基站而言，需要分别查询每个常用基站附近是否有支持更高网络制式的基站，若有支持更高网络制式的基站，则将累计值增加第一预设值，若没有支持更高网络制式的基站但是该常用基站附近在未来一定时间段内有支持更高网络制式基站建设计划，则将累计值增加第二预设值，若既没有支持更高网络制式的基站且未来一定时间段内也有支持更高网络制式基站建设计划，则累计值不变。其中，累计值的初始值可以设定为0，第一预设值可设定为1，第二预设值可设定为0.5。至于基站与其附近支持更高网络制式的基站之间的距离，可按实际基站信号覆盖范围设定。
在一种具体实施方式中，所述系统2还包括：筛选模块27。
筛选模块27设置为，预设第二阈值t，从若干用户中筛选出在用终端首次入网时间至今的使用时长超过t的用户。其中，第二阈值t可以根据用户换机时间来设定，例如两年或三年。
相应地，用户分类模块22具体设置为，基于用户类型、用户在用终端信息和用户常用网络类型对筛选模块27已筛选出的用户进行聚类，得到用户分类库。
在一种具体实施方式中，在售终端分类模块24具体设置为，按照操作系统、价格区间和支持的网络制式对在售终端进行分类，得到在售终端分类库。
在一种具体实施方式中，匹配模块25所采用的匹配规则包括：支持用户常用网络类型的终端、支持用户潜在网络类型的终端、与用户在用终端购机价格接近的终端，以及与用户在用终端同操作系统的终端中的至少一种。其中，优先匹配与用户在用终端同操作系统的终端。
本公开实施例提供的终端推荐系统，根据用户号码接入网络信息，获取用户在用终端IMEI，再根据IMEI获取用户在用终端品牌、型号、操作系统、入网时间和支持的网络制式，以及根据用户在用终端的品牌、型号及首次入网时间在历史价格数据中查询，获取用户在用终端的购机价格；根据用户SIM卡信息在运营商系统中获取该用户的用户类型；根据用户的上网记录，获取该用户常使用的基站及用户常用网络类型，并在运营商系统中分别查找用户常用基站附近是否有其他支持更高网络制式的基站，得到用户潜在网络类型；然后，根据以上用户类型、用户在用终端信息、用户常用网络类型和用户潜在网络类型，对用户进行聚类，以将所有用户分为几个特定的类，并得到用户分类库；根据预设的终端分类规则，将目前市面上所有在售的手机终端进行分类，得到在售终端分类库；再根据预设的匹配规则将在售终端分类库与用户分类库进行匹配，得到分别与每一类用户相匹配的在售终端；最后向每一类用户推荐其合适的终端。采用上述方案推荐的终端，既能符合用户终端常用使用习惯，又能有效匹配用户类型和用户常用网络类型及潜在升级需求，从而提高了用户满意度。
基于相同的技术构思，本公开实施例相应还提供一种计算机设备，如图3所示，所述计算机设备3包括存储器31和处理器32，所述存储器31中存储有计算机程序，当所述处理器32运行所述存储器31存储的计算机程序时，所述处理器32执行前述终端推荐方法。
基于相同的技术构思，本公开实施例相应还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，所述处理器执行前述终端推荐方法。
综上所述，本公开实施例提供的终端推荐方法、系统、计算机设备及存储介质，所采用的方案将终端推荐与用户类型及运营商网络覆盖相结合，既满足用户当前需求，又前瞻性的考虑用户潜在升级需求，能够提高用户满意度。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本公开的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本公开进行了详细的说明，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公开各实施例技术方案的范围。
Claims (12)
1.一种终端推荐方法，其特征在于，包括：
获取若干用户的用户类型、用户在用终端信息和用户常用网络类型；
基于用户类型、用户在用终端信息和用户常用网络类型对用户进行聚类，得到用户分类库；
获取若干在售终端信息；
基于在售终端信息按照预设的终端分类规则对在售终端进行分类，得到在售终端分类库；
根据预设的匹配规则将在售终端分类库与用户分类库进行匹配，得到分别与每一类用户相匹配的在售终端；以及，
分别向各类用户推荐与之相匹配的在售终端。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取用户类型包括：
获取用户的SIM卡信息；以及，
基于用户的SIM卡信息获取用户类型；
其中，用户类型包括：2G用户、3G用户、4G用户和5G用户。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取用户在用终端信息包括：
获取用户在用终端的身份标识；
根据所述身份标识在终端备案库中查找用户在用终端的品牌、型号、操作系统和支持的网络制式；
根据所述身份标识在运营商系统中查找用户在用终端首次入网时间；以及，
根据用户在用终端的品牌、型号及首次入网时间，查询用户在用终端的购机价格。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取用户常用网络类型包括：
获取用户号码在过去一定时间段内的上网记录；以及，
根据所述上网记录分析用户常用接入网络类型，并从中选取最高制式的网络类型作为用户常用网络类型。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
还包括：获取若干用户的用户潜在网络类型；
则在得到用户分类库的步骤中，除了用户类型、用户在用终端信息和用户常用网络类型之外，还基于用户潜在网络类型对用户进行聚类。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，获取用户潜在网络类型包括：
获取用户号码在过去一定时间段内的上网记录；
根据所述上网记录得出用户常用基站及各自接入网络类型；
对得到的用户常用基站按照接入次数由多至少进行排序，并从中选取前N个常用基站，其中N为正整数；
根据N个常用基站及各自接入网络类型，在运营商系统中分别查找这N个常用基站附近是否有支持更高网络制式的基站；
若有支持更高网络制式的基站，则将累计值增加第一预设值；
若没有支持更高网络制式的基站，则查询运营商基站建设计划，若未来一定时间段内有支持更高网络制式基站建设计划，则将累计值增加第二预设值，且第二预设值小于第一预设值；
将最终得到的累计值除以用户常用基站数量N，得出用户常用基站附近有支持更高网络制式基站的实际情况百分比a；以及，
预设第一阈值r，若a>r，则确定用户潜在网络制式增加，且用户潜在网络类型为用户常用网络类型的上级网络类型；否则，用户潜在网络类型为用户常用网络类型的同级网络类型。
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：
预设第二阈值t，从若干用户中筛选出在用终端首次入网时间至今的使用时长超过t的用户；
则在得到用户分类库的步骤中，对已筛选出的用户进行聚类以得到用户分类库。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于在售终端信息按照预设的终端分类规则对在售终端进行分类，包括：
按照操作系统、价格区间和支持的网络制式对在售终端进行分类。
9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，预设的匹配规则包括：支持用户常用网络类型的终端、支持用户潜在网络类型的终端、与用户在用终端购机价格接近的终端，以及与用户在用终端同操作系统的终端中的至少一种。
10.一种终端推荐系统，其特征在于，包括：
第一获取模块，其设置为获取若干用户的用户类型、用户在用终端信息和用户常用网络类型；
用户分类模块，其设置为基于用户类型、用户在用终端信息和用户常用网络类型对用户进行聚类，得到用户分类库；
第二获取模块，其设置为获取若干在售终端信息；
在售终端分类模块，其设置为基于在售终端信息按照预设的终端分类规则对在售终端进行分类，得到在售终端分类库；
匹配模块，其设置为根据预设的匹配规则将在售终端分类库与用户分类库进行匹配，得到分别与每一类用户相匹配的在售终端；以及，
推荐模块，其设置为分别向各类用户推荐与之相匹配的在售终端。
11.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，当所述处理器运行所述存储器存储的计算机程序时，所述处理器执行根据权利要求1至9中任一项所述的终端推荐方法。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，所述处理器执行根据权利要求1至9中任一项所述的终端推荐方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011132497.4A CN112257776B (zh) | 2020-10-21 | 2020-10-21 | 终端推荐方法、系统、计算机设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011132497.4A CN112257776B (zh) | 2020-10-21 | 2020-10-21 | 终端推荐方法、系统、计算机设备及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112257776A CN112257776A (zh) | 2021-01-22 |
| CN112257776B true CN112257776B (zh) | 2023-07-04 |
Family
ID=74264292
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011132497.4A Active CN112257776B (zh) | 2020-10-21 | 2020-10-21 | 终端推荐方法、系统、计算机设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112257776B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116661922A (zh) * | 2021-12-25 | 2023-08-29 | 荣耀终端有限公司 | 一种终端使用的提示方法、终端及存储介质 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103945430A (zh) * | 2014-04-21 | 2014-07-23 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种移动终端类型推荐方法及装置 |
| CN104518887A (zh) * | 2013-09-27 | 2015-04-15 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种套餐推荐方法及装置 |
| CN105678596A (zh) * | 2016-03-23 | 2016-06-15 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 移动终端的更换预测方法及其更换预测系统 |
| CN106570722A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-04-19 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 一种智能推荐系统及智能推荐方法 |
| CN109426826A (zh) * | 2017-08-22 | 2019-03-05 | 中国电信股份有限公司 | 用户行为分析方法和装置 |
| KR20190111548A (ko) * | 2018-03-23 | 2019-10-02 | 조소영 | 공간 이미지에 적합한 추천 상품의 매칭 시스템 |
| CN110876116A (zh) * | 2018-08-31 | 2020-03-10 | 华为技术有限公司 | 用户识别方法及相关装置 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2016152277A1 (ja) * | 2015-03-25 | 2016-09-29 | 富士フイルム株式会社 | リコメンド装置、リコメンドシステム、リコメンド方法、及びプログラム |
| KR102012676B1 (ko) * | 2016-10-19 | 2019-08-21 | 삼성에스디에스 주식회사 | 콘텐츠 추천 방법, 장치 및 시스템 |
-
2020
- 2020-10-21 CN CN202011132497.4A patent/CN112257776B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104518887A (zh) * | 2013-09-27 | 2015-04-15 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种套餐推荐方法及装置 |
| CN103945430A (zh) * | 2014-04-21 | 2014-07-23 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种移动终端类型推荐方法及装置 |
| CN105678596A (zh) * | 2016-03-23 | 2016-06-15 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 移动终端的更换预测方法及其更换预测系统 |
| CN106570722A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-04-19 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 一种智能推荐系统及智能推荐方法 |
| CN109426826A (zh) * | 2017-08-22 | 2019-03-05 | 中国电信股份有限公司 | 用户行为分析方法和装置 |
| KR20190111548A (ko) * | 2018-03-23 | 2019-10-02 | 조소영 | 공간 이미지에 적합한 추천 상품의 매칭 시스템 |
| CN110876116A (zh) * | 2018-08-31 | 2020-03-10 | 华为技术有限公司 | 用户识别方法及相关装置 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| Inferring Networks of Substitutable and Complementary Products;Julian McAuley等;《Proceedings of the 21th ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining》;第785-794页 * |
| Towards Cloud and Terminal Collaborative Mobile Social Network Service;Wu Zhenyu等;《 2010 IEEE Second International Conference on Social Computing》;第623-629页 * |
| 信令大数据技术在精准营销中的应用;王浩宇等;《北京邮电大学学报(社会科学版)》;第18卷(第4期);第70-76、107页 * |
| 基于机器学习的终端换机预测模型;欧阳秀平等;《邮电设计技术》(第4期);第75-79页 * |
| 数据挖掘、精准营销、智慧运营 杭州电信"三步走"取得突破;胡汉民等;《通信企业管理》;第36-42页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112257776A (zh) | 2021-01-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US8750873B2 (en) | Method and apparatus for using a wireless communication device with multiple service providers | |
| US9460450B2 (en) | Method and apparatus for providing application list | |
| US7715824B2 (en) | System for identifying mobile terminal device automatically and value added service access | |
| US9043879B1 (en) | Facilitating enforcement of PRL restrictions | |
| US11196802B2 (en) | Contents management method and apparatus | |
| CN107092609A (zh) | 一种信息推送方法及装置 | |
| CN112257776B (zh) | 终端推荐方法、系统、计算机设备及存储介质 | |
| CN103813439A (zh) | 终端注册的方法和终端 | |
| CN113191784A (zh) | 异常企业识别方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN104010291A (zh) | 网络注册方法及其装置和移动终端 | |
| CN113055877A (zh) | 一种云卡的分配方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN104239780A (zh) | 用户终端、安保设定选择方法和用户终端用程序 | |
| CN108616870B (zh) | 识别被优先定制的终端的方法和装置 | |
| US10015727B2 (en) | Automatic detection of a network operator for a mobile network device | |
| CN111444182A (zh) | 一种数据管理方法和装置 | |
| CN102075386B (zh) | 识别方法及装置 | |
| CN109121137B (zh) | 双卡终端的用户号码使用类型识别方法及装置 | |
| CN109151808B (zh) | 一种数据分析方法及系统 | |
| CN109525698A (zh) | 一种sim卡识别配置方法、存储介质及手机 | |
| WO2015176535A1 (zh) | Sim注册的方法、终端、网络服务器、计算机程序和载体 | |
| CN113873495B (zh) | eSIM卡的网络接入方法和装置 | |
| CN109600744B (zh) | 一种语音处理方法及系统 | |
| CN106535161A (zh) | 智能终端进行智能拨号的方法、装置及智能终端 | |
| CN109151862B (zh) | 一种基站信息快速配置方法、存储介质及移动终端 | |
| CN115022845B (zh) | 用户联系人识别方法、运营商平台、装置及系统 |
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 |