CN116074135B - 一种配额配置方法及装置 - Google Patents

一种配额配置方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN116074135B
CN116074135B CN202310102698.7A CN202310102698A CN116074135B CN 116074135 B CN116074135 B CN 116074135B CN 202310102698 A CN202310102698 A CN 202310102698A CN 116074135 B CN116074135 B CN 116074135B
Authority
CN
China
Prior art keywords
quota
user
fixed
value
configuration
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
Application number
CN202310102698.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116074135A (zh
Inventor
王伟
杨照宇
李华伟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China United Network Communications Group Co Ltd
Original Assignee
China United Network Communications Group Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China United Network Communications Group Co Ltd filed Critical China United Network Communications Group Co Ltd
Priority to CN202310102698.7A priority Critical patent/CN116074135B/zh
Publication of CN116074135A publication Critical patent/CN116074135A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116074135B publication Critical patent/CN116074135B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L12/00—Data switching networks
    • H04L12/02—Details
    • H04L12/14—Charging, metering or billing arrangements for data wireline or wireless communications
    • H04L12/1442—Charging, metering or billing arrangements for data wireline or wireless communications at network operator level
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G06N3/084—Backpropagation, e.g. using gradient descent
    • 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
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G06Q30/0202—Market predictions or forecasting for commercial activities
    • 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
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L12/00—Data switching networks
    • H04L12/02—Details
    • H04L12/14—Charging, metering or billing arrangements for data wireline or wireless communications
    • H04L12/1485—Tariff-related aspects
    • H04L12/1492—Tariff-related aspects negotiation of tariff
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M15/00—Arrangements for metering, time-control or time indication ; Metering, charging or billing arrangements for voice wireline or wireless communications, e.g. VoIP
    • H04M15/66—Policy and charging system
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M15/00—Arrangements for metering, time-control or time indication ; Metering, charging or billing arrangements for voice wireline or wireless communications, e.g. VoIP
    • H04M15/80—Rating or billing plans; Tariff determination aspects

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本申请提供一种配额配置方法及装置，涉及配额配置领域，用于解决传统配额策略中配额方式单一、配额值与用户需求不匹配的问题。该方法包括：获取用户的用户信息和历史话单数据；根据用户信息和历史话单数据，判断用户是否满足多个固定配额配置条件中的任意一个固定配额配置条件，不同的固定配额配置条件对应不同的预设配额值；若用户满足目标配置条件，确定用户在未来时间段内的配额值为目标配置条件对应的预设配额值，目标配置条件为多个固定配额配置条件中的任意一个；若用户不满足任意一个固定配额配置条件，根据用户信息和历史话单数据，预测用户在未来时间段内的配额值。

Description

一种配额配置方法及装置
技术领域
本申请涉及配额配置领域，尤其涉及一种配额配置方法及装置。
背景技术
随着5G时代的到来，网络速率大幅提高，用户的流量使用量日益增长，向设备申请流量配额的话单数量也大幅提高。相关的配置配额策略可以快速为用户进行流量和数据的配额，满足了配额的准确性与及时性。
但目前配置配额策略中的流量配额是人工根据经验设置的固定值，此值设置的不合理会导致配额时间延后或增加话单数量。同时，固定值的设置也会使所生成配额策略不适用于所需用户。从而降低用户使用体验感，流失客源。
所以，如何根据用户的特征和话单使用记录来为其精准匹配配额值，成为当前亟待解决的问题。
发明内容
本申请提供一种配额配置方法及装置，涉及配额配置领域，用于解决传统配额策略中配额方式单一、配额值与用户需求不匹配的问题。
第一方面，本申请提供一种配额配置方法，方法包括：获取用户的用户信息和历史话单数据；根据用户信息和历史话单数据，判断用户是否满足多个固定配额配置条件中的任意一个固定配额配置条件，不同的固定配额配置条件对应不同的预设配额值；若用户满足目标配置条件，确定用户在未来时间段内的配额值为目标配置条件对应的预设配额值，目标配置条件为多个固定配额配置条件中的任意一个；若用户不满足任意一个固定配额配置条件，根据用户信息和历史话单数据，预测用户在未来时间段内的配额值。
本申请提供的技术方案至少带来以下有益效果：通过获取用户信息和历史话单数据来判断该用户适用的配额配置条件，从而使判断条件更全面，判断结果更准确。并将配额配置条件分类为固定配额配置条件和其它配额配置条件，在用户的配额条件满足固定配额配置条件时，为其分配固定配额配置条件对应的配额值。在用户的配额条件不满足固定配额配置条件时，根据用户信息和历史话单数据，预测用户在未来时间段内的配额值。如此，得到的用户配额值更贴近于用户的使用需求，不仅保证了配额值的合理性，也使满足不同条件的用户获得不同的配额值，同时，预测配额也让不满足固定配额条件的用户可以获得与其本身使用习惯更接近的配额数据，从而实现了精确配额。
一种可能的实现方式中，多个固定配额配置条件包括第一固定配额配置条件、第二固定配额配置条件、第三固定配额配置条件、第四固定配额配置条件、第五固定配额配置条件、以及第六固定配额配置条件中的多项；其中，第一固定配额配置条件为：用户订购的套餐所允许使用的流量值大于或等于第一流量值；第二固定配额配置条件为：用户已订购定向流量包；第三固定配额配置条件为：用户的入网时长小于或等于预设时长；第四固定配额配置条件为：用户订购的套餐中的剩余流量值小于或等于第二流量值；第五固定配额配置条件为：用户的话费余额小于或等于预设余额阈值；第六固定配额配置条件为：用户在历史时间段内使用的流量值小于或等于第三流量值。
基于该可能的实现方式，将固定配额配置条件分类为六种不同的条件，每个条件都明确限定了用户所需具备的使用特性，根据不同的使用特性来确定不同的固定配额配置条件，从而使固定配额值更精确更合理。
一种可能的实现方式中，根据用户信息和历史话单数据，预测用户在未来时间段内的配额值，包括：根据用户信息和历史话单数据，确定用户的类型；根据用户信息和历史话单数据，确定用户的特征信息；根据用户的特征信息以及用户的类型对应的配额预测模型，得到配额预测模型输出的预测结果，预测结果用于指示用户在未来时间段内的配额值。
基于该可能的实现方式，通过用户类型、用户信息和历史话单数据来确定模型输入参数，并根据此参数来为用户匹配相对应的配额预测模型，最终得到输出的预测结果，并基于此预测结果来确定用户在未来时间段内的配额值。以此来达到对不满足固定配额配置条件的用户进行精准配额的目的。
又一种可能的实现方式中，配额预测模型通过以下方式训练得到：获取训练样本集，训练样本集包括多个携带标签的样本，每个样本包括样本用户的特征信息，样本的标签用于指示配额值；根据训练样本集，对初始的配额预测模型进行训练，得到配额预测模型。
又一种可能的实现方式中，该方法还包括，向用户中心发送用户的配额配置信息，配额配置信息用于指示用户在未来时间段内的配额值。
第二方面，本申请提供一种配额配置装置，该装置包括：接收模块，用于接收用户的用户信息和历史话单数据；处理模块，用于根据用户信息和历史话单数据，判断用户是否满足多个固定配额配置条件中的任意一个固定配额配置条件，不同的固定配额配置条件对应不同的预设配额值；若用户满足目标配置条件，确定用户在未来时间段内的配额值为目标配置条件对应的预设配额值，目标配置条件为多个固定配额配置条件中的任意一个；若用户不满足任意一个固定配额配置条件，根据用户信息和历史话单数据，预测用户在未来时间段内的配额值。
一种可能的实现方式中，处理模块，还用于：多个固定配额配置条件包括第一固定配额配置条件、第二固定配额配置条件、第三固定配额配置条件、第四固定配额配置条件、第五固定配额配置条件、以及第六固定配额配置条件中的多项；其中，第一固定配额配置条件为：用户订购的套餐所允许使用的流量值大于或等于第一流量值；第二固定配额配置条件为：用户已订购定向流量包；第三固定配额配置条件为：用户的入网时长小于或等于预设时长；第四固定配额配置条件为：用户订购的套餐中的剩余流量值小于或等于第二流量值；第五固定配额配置条件为：用户的话费余额小于或等于预设余额阈值；第六固定配额配置条件为：用户在历史时间段内使用的流量值小于或等于第三流量值。
另一种可能的实现方式中，处理模块，还用于：根据用户信息和历史话单数据，确定用户的类型；根据用户信息和历史话单数据，确定用户的特征信息；根据用户的特征信息以及用户的类型对应的配额预测模型，得到配额预测模型输出的预测结果，预测结果用于指示用户在未来时间段内的配额值。
又一种可能的实现方式中，配额配置装置，还包括：训练模块，用于获取训练样本集，训练样本集包括多个携带标签的样本，每个样本包括样本用户的特征信息，样本的标签用于指示配额值；根据训练样本集，训练初始的配额预测模型，得到配额预测模型。
又一种可能的实现方式中，配额配置装置，还包括：通信模块，用于向用户中心发送用户的配额配置信息，配额配置信息用于指示用户在未来时间段内的配额值。
第三方面，本申请提供一种通信装置，该通信装置包括：处理器和用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，处理器被配置为执行如第一方面及其任一种可能的实现方式的配额配置方法。
第四方面，本申请提供一种计算机程序产品，当该计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面所述相关方法的步骤，以实现上述第一方面所述的配额配置方法。
第五方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，当计算机可读存储介质中的指令由服务端的处理器执行时，使得服务端能够执行如第一方面及其任一种可能的实现方式所提供的端口稽核方法；或者，当计算机可读存储介质中的指令由客户端的处理器执行时，使得客户端能够执行如第二方面及其任一种可能的实现方式所提供的配额配置方法。
上述第二方面至第五方面的有益效果可以参考第一方面所述，不再赘述。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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为本申请实施例提供的一种配额计费系统的架构示意图；
图2为本申请实施例提供的一种配额配置方法的流程图；
图3为本申请实施例提供的一种预测配额值的获取方法流程图；
图4为本申请实施例提供的一种配额预测模型的训练方法流程图；
图5为本申请实施例提供的一种配额配置装置的硬件结构框图；
图6为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请实施例中，“示例性地”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性地”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性地”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
另外，在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“/”表示或的意思，例如，A/B可以表示A或B。本文中的“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联25关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，在本申请实施例的描述中，“多个”是指两个或多于两个。
为了便于清楚描述本申请实施例的技术方案，在本申请的实施例中，采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分，本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不是在对数量和执行次序进行限定。
随着5G时代的到来，网络速率大幅提高，用户的流量使用量日益增长，向设备申请流量配额的话单数量也大幅提高。相关的配置配额策略可以快速为用户进行流量和数据的配额，满足了配额的准确性与及时性。
但目前配置配额策略中的流量配额是人工根据经验设置的固定值，此值设置的不合理会导致配额时间延后或增加话单数量。同时，固定值的设置也会使所生成配额策略不适用于所需用户。从而降低用户使用体验感，流失客源。
所以，如何根据用户的使用特征智能配置配额、如何降低话单数量并保证配额方式的准确性和及时性，成为当前亟待解决的问题。
如背景技术所述，传统配额策略中配额方式单一、配额值与用户需求不匹配。
基于此，本申请提供一种配额配置方法，方法包括：获取用户的用户信息和历史话单数据；根据用户信息和历史话单数据，判断用户是否满足多个固定配额配置条件中的任意一个固定配额配置条件，不同的固定配额配置条件对应不同的预设配额值；若用户满足目标配置条件，确定用户在未来时间段内的配额值为目标配置条件对应的预设配额值，目标配置条件为多个固定配额配置条件中的任意一个；若用户不满足任意一个固定配额配置条件，根据用户信息和历史话单数据，预测用户在未来时间段内的配额值。
这样一来，根据用户的用户信息和历史话单数据，不仅使得到的配额值更准确有说服力，也实现了不同类型的用户使用不同的配额值，从而保证了配额值的合理性。
一些实施例中，该方法的执行主体可以是计算机、服务器等具有计算功能的设备。其中，服务器可以是单独的一个服务器，或者，也可以是由多个服务器构成的服务器集群。部分实施方式中，服务器集群还可以是分布式集群。本申请对该方法的执行主体的具体形态不作限制。
示例性地，服务器可以包括无线网元管理系统(operation and maintenancecenter radio，OMC-R)服务器、以及与OMC-R服务器连接的其他服务器等。本申请实施例对服务器的具体类型不作限制。
图1为本申请实施例提供的一种配额计费系统的架构示意图。如图1所示，该配额计费系统包括配额配置系统、在线计费系统和网元系统。配额配置系统、在线计费系统和网元系统三者之间存在通信关系。
其中，在线计费系统包括用户中心和消息计费模块。
在一些实施例中，配额配置系统、在线计费系统和网元系统三者之间的通信关系表现在，配额配置系统生成具体的用户上网配置数据，同步给在线计费系统的用户中心，在线计费系统和网元系统交互时将上网配置数据封装到消息计费模块后，把上网配置数据提供给网元系统。
图2为本申请实施例提供的一种配额配置方法的流程图。如图2所示，该方法包括以下步骤：
S101、获取用户的用户信息和历史话单数据。
其中，用户信息包括以下一项或多项信息：性别、年龄、用户类型、职业类型、在网时长、是否出账用户、是否网红达人、是否社交达人、当前信用度、价值得分、稳定度、稳定度得分、VIP级别、省份、稳定度-价值矩阵、用户分类和用户等级等可能的用户信息。
在一些实施例中，历史话单数据包括以下一项或多项数据：是否极低使用量、是否固移融合套餐、用户近三月月均上网流量、当月累计使用总流量、流量使用度、有无4G流量、是否高流量倾向用户、产品类型、主产品标识、套餐名称、当月累计-本地数据流量、当月累计-省内漫游数据流量、当月累计-港澳台漫游数据流量、当月累计-省际漫游数据流量、当月累计-国际漫游数据流量、当月使用定向流量、上月结转流量、定向流量额度、套餐内流量额度、流量包额度、用户近六月月均上网流量、连续超套、套餐分类描述、套餐基础分类、套餐基础分类描述、欠费金额、使用流量、总出账金额、基本套餐出账金额和超套流量出账金额等可能的历史话单数据。
S102、根据用户信息和历史话单数据，判断用户是否满足多个固定配额配置条件中的任意一个固定配额配置条件。
其中，不同的固定配额配置条件对应不同的预设配额值。
在一些实施例中，多个固定配额配置条件包括第一固定配额配置条件、第二固定配额配置条件、第三固定配额配置条件、第四固定配额配置条件、第五固定配额配置条件、以及第六固定配额配置条件中的多项。
在一些实施例中，第一固定配额配置条件为：用户订购的套餐所允许使用的流量值大于或等于第一流量值。
其中，第一流量值用于指示套餐内流量阈值，该套餐内流量阈值通过人工定义。用户订购的套餐可以为不限量流量套餐或大流量套餐。
在一些实施例中，第二固定配额配置条件为：用户已订购定向流量包。
其中，定向流量包可以为特定应用软件流量、联通客服流量或其它可能的定向流量包。
在一些实施例中，第三固定配额配置条件为：用户的入网时长小于或等于预设时长。
其中，预设时长用于指示预设入网时长，该预设入网时长通过人工定义。
在一些实施例中，第四固定配额配置条件为：用户订购的套餐中的剩余流量值小于或等于第二流量值。
其中，第二流量值用于指示累积量阈值。该累积量阈值通过人工进行定义。
在一些实施例中，第五固定配额配置条件为：用户的话费余额小于或等于预设余额阈值。
其中，余额阈值用于指示预存款结余阈值，该预存款结余阈值通过人工定义。
在一些实施例中，第六固定配额配置条件为：用户在历史时间段内使用的流量值小于或等于第三流量值。
其中，第三流量值用于指示流量阈值。该流量阈值通过人工定义。
S103、若用户满足目标配置条件，确定用户在未来时间段内的配额值为目标配置条件对应的预设配额值。
其中，目标配置条件为多个固定配额配置条件中的任意一个。
在一些实施例中，固定配额配置条件所对应的预设配额值需在设定合理范围内，例如流量上下限、时长上下限等。在具体的实现中，通过围栏配额值来对预设配额值进行限定，当配额值确定后，将此配额值于围栏配额值进行比较，确保所配置的配额数据在合理范围内。
在一些实施例中，固定配额值的相关数据可为表1所示出的数据。如表1所示：
表1
在一些实施例中，当预设配额值为大流量配额值时，所分配的流量数额可以为200M，所分配的上网时长可以为5500s。
在一些实施例中，当预设配额值为定向流量配额值时，所分配的流量数额可以为120M，所分配的上网时长可以为6500s。
S104、若用户不满足任意一个固定配额配置条件，根据用户信息和历史话单数据，预测用户在未来时间段内的配额值。
图3为本申请实施例提供的一种预测配额值的获取方法流程图。如图3所示，该方法包括以下步骤：
S1041、根据用户信息和历史话单数据，确定用户的类型。
在一些实施例中，通过对用户信息和历史话单数据的处理与解析，提取历史话单数据中的流量相关数据和业务相关数据中的业务标识信息，并根据历史话单数据中全部业务标识的使用流量以及对应套餐，将业务标识按照从大到小的顺序分为若干类业务类型，累积用户每日每种业务类型的使用流量数量，以确定用户的类型。
其中，业务标识为网管系统中用于指示用户上网类型的标识。业务类型分类数量由人工进行分析后确定。
在一些实施例中，采集到用户信息后，检查信息中是否有缺失值，并根据缺失率对变量或缺失信息进行对应操作。
其中，缺失值指粗糙数据中由于缺少信息而造成的数据的聚类、分组、删除、丢失或截断。也表示现有数据集中某个或某些属性的值是不完全的。
具体的，若用户信息的缺失率大于80％，则将此缺失的用户信息删除。若缺失率低于预设缺失率值，则将此缺失的用户信息用均值或预测值填充。
其中，预设缺失率值、均值和预测值均由人工进行分析后确定。
进一步的，将非数值类型用户信息转换为数值信息，将数值类型的用户信息进行离散化处理。
其中，非数值类型用户信息和历史话单数据可以包括以下一种或多种信息：性别、年龄、省份用户分类等其它的非数值类型用户信息。数值类型的用户信息和历史话单数据可以包括年龄分组或在线时长分组等其它的非数值类型用户信息。
需理解，离散化处理即用排名代替原数据进行处理的一种预处理方法。离散化处理本质上是一种哈希算法，它在保持原序列大小关系的前提下把其映射成正整数。
进一步的，将用户信息和历史话单数据依次进行无量纲化处理和正则化处理。
其中，将用户信息和历史话单数据依次进行无量纲化处理后得到无量纲化数据。将无量纲化数据进行正则化处理后得到正则化数据。
具体的，无量纲化是指通过一个合适的变量替代，将一个涉及物理量的方程的部分或全部的单位移除，以达到简化实验或者计算的目的。无量纲化处理可以通过以下方法进行：直线型无量纲化方法、折线型无量纲化方法或曲线型无量纲化方法。
需要说明的是，本申请提供的无量纲化处理方法并不限定，例如，该方法可以为直线型无量纲化方法中的阈值法、指数法、标准化方法或比重法，也可以为折线型无量纲化方法：凸折线型法、凹折线型法或三折线型法。本申请对此不作具体限制。
具体的，正则化处理的过程是每个样本缩放到单位范数。每个样本的单位范数为固定值1。
其中，正则化处理过程中的训练方法包括梯度下降法或牛顿法。
需要说明的是，本申请对正则化处理过程中的方法不作具体限制。
在一些实施例中，将通过上述步骤处理后得到的数据进行数据归一化处理，通过K均值聚类算法分析建模，选用手肘法来判定最佳用户群组数，也即K值，并结合业务场景和轮廓系数来验证聚类效果，从而实现构建用户画像，确定用户的类型。
其中，归一化处理即把需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在需要的一定范围内。归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0到1之间是统计的概率分布，归一化在某个区间上是统计的坐标分布。在本申请实施例中，对数据进行归一化是为了避免某个用户信息的权重过大而影响判断结果。
具体的，K均值聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的簇，然后计算每个对象与各个种子簇之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的簇。簇以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的簇会根据聚类中现有的对象被重新计算。
另外，K均值聚类算法中的K值可以通过手肘法来确定。手肘法确定K值的实现方法是：随着K的增大，样本划分会更加精细，每个簇的聚合程度会逐渐提高，那么误差平方和SSE自然会逐渐变小。
进一步的，当K小于最佳聚类数时，由于K的增大会大幅增加每个簇的聚合程度，故SSE的下降幅度会很大，而当K到达最佳聚类数时，再增加K所得到的聚合程度会迅速变小，所以SSE的下降幅度会骤减，然后随着K值的继续增大而趋于平缓，也就是说SSE和K的关系图是一个手肘的形状，而这个肘部对应的K值就是K均值聚类算法中的用户群组数。
在一些实施例中，当K均值聚类算法中的K值选取后，开始建模并对用户进行画像。通过用户信息和轮廓系数来验证画像效果，迭代数次，对该画像进行优化。
其中，轮廓系数根据K均值聚类算法中每个簇的向量来计算。其计算方法如公式1所示：
其中，ai表示i点到所有它属于的簇中其它点的距离。bi表示i点到某一个不包含它的簇中的所有点的平均距离。轮廓系数的取值范围为-1≤Si≤1，且Si的值越趋近于1，代表内聚度和分离度都相对较优，也即所得到的用户画像相对准确。
在一些实施例中，当用户画像验证结束后，根据用户画像生成用户编号，不同的用户编号用于指示不同的用户类型。
S1042、根据用户信息和历史话单数据，确定用户的特征信息。
其中，用户特征信息可以包括用户信息中的部分或者全部信息，以及历史话单数据中的部分或者全部信息，对此不作限定。
在一些实施例中，为了便于配额预测模型的使用，可以将特征信息以向量的形式来实现。
S1043、根据用户的特征信息以及用户的类型对应的配额预测模型，得到配额预测模型输出的预测结果。
其中，预测结果用于指示用户在未来时间段内的配额值。
在一些实施例中，配额预测模型通过如图4所示的流程图来训练得到。如图4所示，该方法包括以下步骤：
S1043A、获取训练样本集。
其中，训练样本集包括多个携带标签的样本，每个样本包括用户的特征信息，此样本的标签用于指示配额值。
S1043B、根据训练样本集，训练初始的配额预测模型，得到配额预测模型。
在一些实施例中，将S1041步骤中获取到的处理后的数据中的号码、用户类型、正则化数据、使用流量、上网时长和套餐类型等数据组合生成训练数据，并将此训练数据录入至模型入口目录中。
其中，该模型构建分类为深度神经网络模型(deep nural networks，DNN)。
进一步的，在DNN模型构建成功后，确定一组神经网络参数，输入该组网络参数并启动DNN模型，开始进行迭代训练。在训练过程中观察DNN模型的指标变化情况，直至模型指标达到预设模型指标值。
其中，指标变化情况可以包括神经网络层数、每层神经元的数量、迭代训练的次数、迭代训练的批次和学习率。预设模型指标值通过人工分析计算设置。
在一些实施例中，DNN模型采用三层神经网络，最后一层的激活函数为线性整流函数(linear rectification function，ReLU)，添加Dropout策略以防止过拟合。损失函数选用均方误差损失函数，并通过优化算法(adam optimization algorithm，ADAM)来求解均方误差损失函数的最小值，直至精确度达到预设阈值或迭代次数达到预设迭代次数阈值，迭代训练停止，并导出模型文件。
在一些实施例中，神经网络参数需进行版本、生命周期等项目的管理。通过多个版本参数的配置，分别经过模型启动输出的评价指标以及对应的模型版本，根据用户套餐需求的选择，来实现参数版本和生命周期的管理。
具体的，在进行参数版本和生命周期的管理时，将模型参数写入参数配置文件并进行版本编号，把配置文件导入分布式文件系统后加载并读取参数信息，此时，模型进行开启迭代训练，进行模型评估。迭代训练结束后，将评估指标输出并映射，选取最优的参数版本，并将此最优的参数配置文件导出到分布式文件系统。
需理解，当模型评估的准确率大于等于90％时，判定该模型达到模型指标。
在一些实施例中，当模型参数确定后，开始进行模型训练。模型加载模型参数和训练文件，进行迭代训练。随后输出每个周期内的模型评估指标，当迭代次数达到预设迭代次数阈值时，结束迭代训练。并将迭代获得的模型导出至分布式文件系统。
在一些实施例中，当用户不满足固定配额配置条件中的任一条件时，通过已迭代好的模型来对用户在未来时间段内的配额值进行预测。
具体的，配额配置系统每小时定时发起预测配额值的请求后，配额配置系统加载模型文件，并从数据库中获取所需数据。批量读取该数据，开始预测用户在未来时间段内的配额值。
在一些实施例中，预测结果配额值的格式为：
Rating_Rule1@Granted_Value；
Validity_Time；
#Rating_Rule2@Granted_Value；
Validity_Time；
其中，Rating_Rule为业务标识(Rating_Group)分类，体现为标准正则表达式。Granted_Value为授权配额值，单位是千字节(KB)。Validity_Time为授权时长，单位是秒(s)。
在一些实施例中，预测结果配额值的格式样例如表2所示：
表2
在一些实施例中，用户0050在第1时段的预测结果配额值有两个。第一个配额值为(^426[1-3][0-9]{6,6}$)|(^117[4-6][0-9]{6,6}$)|(((^101)|(^43[678])|(^57[12])|(^839)|(^840))[0-9]{6,6}$)|(^419[0-9]{6,7}$)|(^170{5,5}(1|002|211)$)@138240；5183#^1291846，表示该配额值设置了138240千字节和5183秒的配额。第二个配额值为(187|400|206)$|(^1157628672$)@102400；6427，表示该配额值设置了102400字节和6427秒的配额。
在一些实施例中，用户0050在第2时段的预测结果配额值有两个。第一个配额值为(^426[1-3][0-9]{6,6}$)|(^117[4-6][0-9]{6,6}$)|(((^101)|(^43[678])|(^57[12])|(^839)|(^840))[0-9]{6,6}$)|(^419[0-9]{6,7}$)|(^170{5,5}(1|002|211)$)@138240；5183，表示该配额值设置了138240千字节和5183秒的配额。第二个配额值为
#^1291846[0-9]{3}$@73728；7883，表示该配额值设置了73728千字节和7883秒的配额。第三个配额值为
#(^(2|3|6|11|800|998|6100|10010|961690|85458944|370815010|370671872)$)|(^444(89|73|70)$)|(^420(937728|347904)$)@73728；7883，表示该配额值设置了73728千字节和7883秒的配额。
本申请提供的技术方案至少带来以下有益效果：通过获取用户信息和历史话单数据来判断该用户适用的配额配置条件，从而使判断条件更全面，判断结果更准确。并将配额配置条件分类为固定配额配置条件和其它配额配置条件，在用户的配额条件满足固定配额配置条件时，为其分配固定配额配置条件对应的配额值。在用户的配额条件不满足固定配额配置条件时，根据用户信息和历史话单数据，预测用户在未来时间段内的配额值。如此，得到的用户配额值更贴近于用户的使用需求，不仅保证了配额值的合理性，也使满足不同条件的用户获得不同的配额值，同时，预测配额也让不满足固定配额条件的用户可以获得与其本身使用习惯更接近的配额数据，从而实现了精确配额。
在一些实施例中，当用户的配额值确定后，向用户中心发送用户的配额配置信息。其中，配额配置信息用于指示用户的配额值。
具体的，配额计费系统获取到请求接入的信息后，解析信息中的号码、业务标识、上报使用流量和上报时长等数据。查询用户所对应的配额配置条件，确定用户的配额值。当用户的配额配置条件为固定配额配置条件时，则根据用户的套餐信息、累积量和余额阈值是否低于预存款结余阈值等数据来查询固定配额配置条件所对应的配额值。当用户的配额配置条件不是固定配额配置条件时，则根据用户的类型、在线时段和业务标识来对此类用户的配额值进行预测并下发与之对应的流量和时长。
需要理解的是，固定配额配置条件所对应的预设配额值需在设定合理范围内，例如流量上下限、时长上下限等。在具体的实现中，通过围栏配额值来对预设配额值进行限定，当配额值确定后，将此配额值于围栏配额值进行比较，确保所配置的配额数据在合理范围内。
进一步，将上述步骤得到的用户号码、用户类型、下发配额、下发时长、生效时间和失效时间等信息生成Json报文，并将该Json报文下发给配额计费系统中的用户中心，同时由消息计费系统将该报文反馈给网元系统。
本申请实施例提供的方法至少带来以下有益效果：通过该方法，使用户中心快速接收到已配置好的配额配置信息，实现配额计费系统中用户中心、消息计费系统和网元系统相互通信，保证了配额值获取的实时性与准确性。本申请实施例可以根据上述方法示例对上述配额配置装置进行功能模块的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能模块。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。需要说明的是，本申请实施例中对模块的划分是示意性的，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。
在采用对应各个功能划分各个功能模块的情况下，图5示出了上述实施例中的配额配置装置1000。如图5所示配额配置装置1000包括：接收模块1001、处理模块1002、训练模块1003和通信模块1004。接收模块1001和处理模块1002连接。
接收模块1001，用于接收用户的用户信息和历史话单数据。
处理模块1002，用于根据用户信息和历史话单数据，判断用户是否满足多个固定配额配置条件中的任意一个固定配额配置条件，不同的固定配额配置条件对应不同的预设配额值；若用户满足目标配置条件，确定用户在未来时间段内的配额值为目标配置条件对应的预设配额值，目标配置条件为多个固定配额配置条件中的任意一个；若用户不满足任意一个固定配额配置条件，根据用户信息和历史话单数据，预测用户在未来时间段内的配额值。
在一些实施例中，处理模块1002，还用于：多个固定配额配置条件包括第一固定配额配置条件、第二固定配额配置条件、第三固定配额配置条件、第四固定配额配置条件、第五固定配额配置条件、以及第六固定配额配置条件中的多项；其中，第一固定配额配置条件为：用户订购的套餐所允许使用的流量值大于或等于第一流量值；第二固定配额配置条件为：用户已订购定向流量包；第三固定配额配置条件为：用户的入网时长小于或等于预设时长；第四固定配额配置条件为：用户订购的套餐中的剩余流量值小于或等于第二流量值；第五固定配额配置条件为：用户的话费余额小于或等于预设余额阈值；第六固定配额配置条件为：用户在历史时间段内使用的流量值小于或等于第三流量值。
在一些实施例中，处理模块1002，还用于：根据用户信息和历史话单数据，确定用户的类型；根据用户信息和历史话单数据，确定用户的特征信息；根据用户的特征信息以及用户的类型对应的配额预测模型，得到配额预测模型输出的预测结果，预测结果用于指示用户在未来时间段内的配额值。
在一些实施例中，训练模块1003，用于获取训练样本集，训练样本集包括多个携带标签的样本，每个样本包括样本用户的特征信息，样本的标签用于指示配额值；根据训练样本集，训练初始的配额预测模型，得到配额预测模型。
在一些实施例中，通信模块1004，用于向用户中心发送用户的配额配置信息，配额配置信息用于指示用户在未来时间段内的配额值。
当然，配额配置装置1000包括但不限于上述所列举的单元模块。并且，上述功能单元的具体所能实现的功能也包括但不限于上述实施例的方法步骤对应的功能配额配置装置1000的其他模块的详细描述可以参考其所对应方法步骤的详细描述，本申请实施例这里不再赘述。
在示例性的实施例中，本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，当该计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行上述相关方法步骤，以实现上述实施例中的配额配置方法。
在示例性的实施例中，本申请实施例还提供了一种电子设备。图6为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。如图6所示，该电子设备可以包括：处理器1101和存储器1102；存储器1102存储有处理器1101可执行的指令；处理器1101被配置为执行指令时，使得电子设备实现如前述方法实施例中所述的方法。
在示例性的实施例中，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令；当所述计算机程序指令被电子设备执行时，使得电子设备实现如前述实施例中所述的方法。计算机可读存储介质可以是非临时性计算机可读存储介质，例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何在本申请揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (12)

1.一种配额配置方法，其特征在于，所述方法包括：
获取用户的用户信息和历史话单数据；
根据所述用户信息和所述历史话单数据，判断所述用户是否满足多个固定配额配置条件中的任意一个固定配额配置条件，不同的固定配额配置条件对应不同的预设配额值；
若所述用户满足目标配置条件，确定所述用户在未来时间段内的配额值为所述目标配置条件对应的预设配额值，所述目标配置条件为所述多个固定配额配置条件中的任意一个；
若所述用户不满足任意一个所述固定配额配置条件，根据所述用户信息和历史话单数据，预测所述用户在未来时间段内的配额值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个固定配额配置条件包括第一固定配额配置条件、第二固定配额配置条件、第三固定配额配置条件、第四固定配额配置条件、第五固定配额配置条件、以及第六固定配额配置条件中的多项；
其中，所述第一固定配额配置条件为：所述用户订购的套餐所允许使用的流量值大于或等于第一流量值；
所述第二固定配额配置条件为：所述用户已订购定向流量包；
所述第三固定配额配置条件为：所述用户的入网时长小于或等于预设时长；
所述第四固定配额配置条件为：所述用户订购的套餐中的剩余流量值小于或等于第二流量值；
所述第五固定配额配置条件为：所述用户的话费余额小于或等于预设余额阈值；
所述第六固定配额配置条件为：所述用户在历史时间段内使用的流量值小于或等于第三流量值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户信息和历史话单数据，预测所述用户在未来时间段内的配额值，包括：
根据所述用户信息和所述历史话单数据，确定所述用户的类型；
根据所述用户信息和所述历史话单数据，确定所述用户的特征信息；
根据所述用户的特征信息以及所述用户的类型对应的配额预测模型，得到所述配额预测模型输出的预测结果，所述预测结果用于指示所述用户在未来时间段内的配额值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述配额预测模型通过以下方式训练得到：
获取训练样本集，所述训练样本集包括多个携带标签的样本，每个样本包括样本用户的特征信息，所述样本的标签用于指示配额值；
根据所述训练样本集，对初始的配额预测模型进行训练，得到所述配额预测模型。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
向用户中心发送所述用户的配额配置信息，所述配额配置信息用于指示所述用户在未来时间段内的配额值。
6.一种配额配置装置，其特征在于，所述装置包括：
接收模块，用于接收用户的用户信息和历史话单数据；
处理模块，用于根据所述用户信息和所述历史话单数据，判断所述用户是否满足多个固定配额配置条件中的任意一个固定配额配置条件，不同的固定配额配置条件对应不同的预设配额值；若所述用户满足目标配置条件，确定所述用户在未来时间段内的配额值为所述目标配置条件对应的预设配额值，所述目标配置条件为所述多个固定配额配置条件中的任意一个；若所述用户不满足任意一个所述固定配额配置条件，根据所述用户信息和历史话单数据，预测所述用户在未来时间段内的配额值。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述多个固定配额配置条件包括第一固定配额配置条件、第二固定配额配置条件、第三固定配额配置条件、第四固定配额配置条件、第五固定配额配置条件、以及第六固定配额配置条件中的多项；
其中，所述第一固定配额配置条件为：所述用户订购的套餐所允许使用的流量值大于或等于第一流量值；
所述第二固定配额配置条件为：所述用户已订购定向流量包；
所述第三固定配额配置条件为：所述用户的入网时长小于或等于预设时长；
所述第四固定配额配置条件为：所述用户订购的套餐中的剩余流量值小于或等于第二流量值；
所述第五固定配额配置条件为：所述用户的话费余额小于或等于预设余额阈值；
所述第六固定配额配置条件为：所述用户在历史时间段内使用的流量值小于或等于第三流量值。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述处理模块，具体用于：
根据所述用户信息和所述历史话单数据，确定所述用户的类型；
根据所述用户信息和所述历史话单数据，确定用户的特征信息；
根据所述用户的特征信息以及所述用户的类型对应的配额预测模型，得到所述配额预测模型输出的预测结果，所述预测结果用于指示所述用户在未来时间段内的配额值。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：训练模块；
所述训练模块，用于获取训练样本集，所述训练样本集包括多个携带标签的样本，每个样本包括样本用户的特征信息，所述样本的标签用于指示配额值；
根据所述训练样本集，训练初始的配额预测模型，得到所述配额预测模型。
10.根据权利要求6至9任一项所述的装置，其特征在于，还包括通信模块；
所述通信模块，用于向用户中心发送所述用户的配额配置信息，所述配额配置信息用于指示所述用户在未来时间段内的配额值。
11.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：处理器和存储器；
所述存储器存储有所述处理器可执行的指令；
所述处理器被配置为执行所述指令时，使得所述电子设备实现如权利要求1-5任一项所述的方法。
12.一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包括：计算机软件指令；
当所述计算机软件指令在电子设备中运行时，使得所述电子设备实现如权利要求1-5任一项所述的方法。
CN202310102698.7A 2023-01-31 2023-01-31 一种配额配置方法及装置 Active CN116074135B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310102698.7A CN116074135B (zh) 2023-01-31 2023-01-31 一种配额配置方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310102698.7A CN116074135B (zh) 2023-01-31 2023-01-31 一种配额配置方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116074135A CN116074135A (zh) 2023-05-05
CN116074135B true CN116074135B (zh) 2024-05-03

Family

ID=86174740

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310102698.7A Active CN116074135B (zh) 2023-01-31 2023-01-31 一种配额配置方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116074135B (zh)

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105827543A (zh) * 2015-01-04 2016-08-03 中国移动通信集团重庆有限公司 一种流量控制方法及电子设备
CN108259196A (zh) * 2016-12-28 2018-07-06 华为技术有限公司 一种配额管理方法及装置
CN110177348A (zh) * 2019-04-22 2019-08-27 中国移动通信集团河北有限公司 流量授权控制方法及装置
CN111314869A (zh) * 2020-02-18 2020-06-19 中国联合网络通信集团有限公司 流量配额分配方法、装置、电子设备及存储介质
CN111356103A (zh) * 2018-12-21 2020-06-30 中国移动通信集团山西有限公司 流量配额的分配方法、装置、服务器及计算机存储介质
CN111447577A (zh) * 2020-02-18 2020-07-24 中国联合网络通信集团有限公司 配额管理方法及设备
CN112020025A (zh) * 2019-05-30 2020-12-01 中国移动通信集团宁夏有限公司 在线计费消息接入层授权与话单实例化方法及装置
CN112865985A (zh) * 2017-08-03 2021-05-28 华为技术有限公司 一种计费方法及设备
CN114629732A (zh) * 2020-12-11 2022-06-14 北京金山云网络技术有限公司 一种云资源的计费方法、装置、电子设备及介质
CN114727247A (zh) * 2020-12-22 2022-07-08 中国移动通信集团浙江有限公司 一种用于通信网络的多量纲计费装置和方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110032447B (zh) * 2019-04-11 2022-02-22 北京百度网讯科技有限公司 用于分配资源的方法和装置

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105827543A (zh) * 2015-01-04 2016-08-03 中国移动通信集团重庆有限公司 一种流量控制方法及电子设备
CN108259196A (zh) * 2016-12-28 2018-07-06 华为技术有限公司 一种配额管理方法及装置
CN112865985A (zh) * 2017-08-03 2021-05-28 华为技术有限公司 一种计费方法及设备
CN111356103A (zh) * 2018-12-21 2020-06-30 中国移动通信集团山西有限公司 流量配额的分配方法、装置、服务器及计算机存储介质
CN110177348A (zh) * 2019-04-22 2019-08-27 中国移动通信集团河北有限公司 流量授权控制方法及装置
CN112020025A (zh) * 2019-05-30 2020-12-01 中国移动通信集团宁夏有限公司 在线计费消息接入层授权与话单实例化方法及装置
CN111314869A (zh) * 2020-02-18 2020-06-19 中国联合网络通信集团有限公司 流量配额分配方法、装置、电子设备及存储介质
CN111447577A (zh) * 2020-02-18 2020-07-24 中国联合网络通信集团有限公司 配额管理方法及设备
CN114629732A (zh) * 2020-12-11 2022-06-14 北京金山云网络技术有限公司 一种云资源的计费方法、装置、电子设备及介质
CN114727247A (zh) * 2020-12-22 2022-07-08 中国移动通信集团浙江有限公司 一种用于通信网络的多量纲计费装置和方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
5G融合计费系统架构及关键技术;齐磊, 顾慧琼, 祝好等;电信科学;20210630;第37卷(第6期);全文 *
A Study of Quota-Based Dynamic Network Selection for Multimode Terminal Users;Y. -L. Chung, Z. Tsai and C. -H. Yang;IEEE Systems Journal;20140930;第8卷(第3期);全文 *
Huawei.S5-197195 "Rel-15 CR 32.255 Clarify on the limit for multiple UPFs".3GPP tsg_sa\wg5_tm.2019,(tsgs5_128),全文. *
基于用户配额的LTE用量控制技术研究;池炜成;;移动通信;20150530(10);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN116074135A (zh) 2023-05-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110288193B (zh) 任务监控处理方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112633962B (zh) 业务推荐方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111797320B (zh) 数据处理方法、装置、设备及存储介质
CN113946590B (zh) 积分数据更新方法、装置、设备及存储介质
CN110310114A (zh) 对象分类方法、装置、服务器及存储介质
CN112308462A (zh) 电力用户分类方法及装置
CN110147389A (zh) 帐号处理方法和装置、存储介质及电子装置
US20220327495A1 (en) Intelligent scheduling using a prediction model
CN112200665A (zh) 一种授信额度的确定方法及装置
CN111078997B (zh) 一种资讯推荐方法及装置
CN114625523A (zh) 一种资源分配方法、装置和计算机可读存储介质
CN115630221A (zh) 终端应用界面展示数据处理方法、装置及计算机设备
CN112734352A (zh) 一种基于数据维度的单据审核方法和装置
CN110659930A (zh) 基于用户行为的消费提质方法、装置、存储介质及设备
CN117131460A (zh) 一种电信欺诈账户识别模型训练方法、装置、设备及介质
CN116074135B (zh) 一种配额配置方法及装置
CN111652471A (zh) 名单分配控制方法、装置、电子设备及存储介质
CN111314234A (zh) 一种流量分配的方法、装置、存储介质及电子设备
CN116187675A (zh) 任务分配方法、装置、设备及存储介质
CN114048512B (zh) 一种处理敏感数据的方法及装置
CN113449184B (zh) 触达渠道的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112767027B (zh) 一种基于业务感知的云成本预测方法和系统
CN107679731A (zh) 一种可信度的计算方法以及相关设备
CN113379533A (zh) 一种循环贷款提额方法、装置、设备及存储介质
CN109460490A (zh) 社交网络中中心顶点的确定方法、装置、设备及存储介质

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