CN116128584A - 通信业务类型的确定方法、装置及存储介质 - Google Patents

通信业务类型的确定方法、装置及存储介质 Download PDF

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CN116128584A
CN116128584A CN202111337141.9A CN202111337141A CN116128584A CN 116128584 A CN116128584 A CN 116128584A CN 202111337141 A CN202111337141 A CN 202111337141A CN 116128584 A CN116128584 A CN 116128584A
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Abstract

本申请提供一种通信业务类型的确定方法、装置及存储介质，其中，方法包括：获取多个用户的画像数据，所述画像数据包括用户身份数据、金融业务使用数据以及通信业务使用数据；对所述多个用户的画像数据进行聚类处理，确定各用户的所属业务类别；根据各用户的所属业务类别，确定为各用户推荐的通信业务类型。本申请的方法，通过对多个维度的画像数据进行聚类，对应确定出用户的所属业务类别，进而根据各用户的所属业务类别确定出为各用户推荐的通信业务类型，确保了推荐的通信业务类型与用户的实际需求的匹配性，极大提高了向用户进行通信业务类型推荐的成功率。

Description

通信业务类型的确定方法、装置及存储介质
技术领域
本申请涉及大数据应用技术领域，尤其涉及一种通信业务类型的确定方法、装置及存储介质。
背景技术
通信运营商为了提升用户的获得感，会根据用户的通信业务使用特征，向用户推荐与用户通信业务使用特征相匹配的性价比高的通信套餐。
目前的通信套餐推荐方法主要为通过对单一用户使用的通信业务使用数据，诸如语音时长、短信条数、上网流量，进行具体分析，获得用户的通信习惯数据或通信套餐预测模型。然后，将通信习惯数据或通信套餐预测模型与现有的通信套餐进行相似度匹配，获得最匹配的通信套餐。最后，向该用户推荐该最匹配的通信套餐。
现有的通信套餐推荐方法，存在推荐的套餐与用户的实际需求并不匹配，推荐成功率低的问题。
发明内容
本申请提供一种通信业务类型的确定方法、装置及存储介质，以解决现有的通信套餐推荐方法，存在推荐的套餐与用户的实际需求并不匹配，推荐成功率低的问题。
第一方面，本申请提供一种通信业务类型的确定方法，包括：
获取多个用户的画像数据，所述画像数据包括用户身份数据、金融业务使用数据以及通信业务使用数据；
对所述多个用户的画像数据进行聚类处理，确定各用户的所属业务类别；
根据各用户的所属业务类别，确定为各用户推荐的通信业务类型。
可选地，所述根据各用户的所属业务类别，确定为各用户推荐的通信业务类型，包括：
采用公式
Figure BDA0003350974120000021
对所述业务类别中用户使用的各通信业务类型的使用率进行计算，获得所述业务类别中各通信业务类型的使用率；
根据各用户的所属业务类别中用户使用的通信业务类型的使用率，确定为各用户推荐的通信业务类型；
其中，i为第i类业务类别，j为第j类通信业务类型，ni为第i类业务类别对应的总用户数，mij为第i类业务类别对应的用户中使用第j类通信业务类型的用户数，i和j均为大于零的自然数。
可选地，所述根据各用户的所属业务类别中用户使用的通信业务类型的使用率，确定为各用户推荐的通信业务类型，包括：
根据各用户的所属业务类别中用户使用的通信业务类型的使用率，确定使用率最大的通信业务类型，为所述业务类别对应的各用户的推荐通信业务类型。
可选地，所述根据各用户的所属业务类别中用户使用的通信业务类型的使用率，确定使用率最大的通信业务类型，为所述业务类别对应的各用户的推荐通信业务类型，包括：
在所述使用率最大的通信业务类型多于一种通信业务类型的情况下，确定比使用率最大的通信业务类型的级别至少高一级的通信业务类型，为所述业务类别对应的各用户的推荐通信业务类型。
可选地，所述根据各用户的所属业务类别，确定为各用户推荐的通信业务类型，包括：
分别将各用户的画像数据与各用户所属业务类别对应的用户所使用的通信业务类型进行匹配，确定为各用户推荐的通信业务类型。
可选地，在所述根据各用户的所属业务类别，确定为各用户推荐的通信业务类型之后，还包括：
基于各用户所使用的通信业务类型，识别出未使用所述推荐的通信业务类型的用户，获得目标用户；
向所述目标用户推送所述目标用户对应的推荐通信业务类型。
可选地，所述金融业务使用数据，包括至少一个固定场所对应的场所金融数据，所述场所金融数据为所述固定场所对应的支付总次数或所述固定场所对应的支付总金额。
可选地，所述画像数据为一地区一段时间内的用户的画像数据。
第二方面，本申请提供一种装置，包括：
处理器和存储器；
所述存储器存储所述处理器可执行的可执行指令；
其中，所述处理器执行所述存储器存储的可执行指令，使得所述处理器执行如上所述的方法。
第三方面，本申请提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上所述的方法。
本申请提供的通信业务类型的确定方法、装置及存储介质，通过对多个维度的画像数据进行聚类，对应确定出用户的所属业务类别，进而根据各用户的所属业务类别确定出为各用户推荐的通信业务类型，确保了推荐的通信业务类型与用户的实际需求的匹配性，极大提高了向用户进行通信业务类型推荐的成功率。本申请解决了现有的通信套餐推荐方法，存在推荐的套餐与用户的实际需求并不匹配，推荐成功率低的问题问题。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
图1为本申请实施例提供的通信业务类型的确定系统架构图；
图2为本申请实施例提供的通信业务类型的确定流程示意图一；
图3为本申请实施例提供的通信业务类型的确定流程示意图二；
图4为本申请实施例提供的装置结构示意图。
通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，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，都属于本申请保护的范围。
在现有的通信套餐推荐方法中，运营商通过对单一用户的通信业务使用数据进行分析，获得用户的通信业务使用特征，然后，向用户推荐与该用户的通信业务使用特征最匹配的通信套餐。具体地，运营商采集单一用户上一段时间内的语音、短信、上网流量等通信业务使用数据进行分析，获得该用户在上一时间段内的通信习惯数据，或获得下一时间段的通信套餐预测模型。然后，将上一时间段内的通信习惯数据，或下一时间段的通信套餐预测模型与现有的通信套餐进行相似度匹配，匹配度最高的通信套餐则作为该用户的目标推荐套餐。最后，向该用户推荐该目标推荐套餐。
现有的通信套餐推荐方法通过对单个用户的通信业务使用特征进行分析，实现对单个用户的通信画像，进而进行通信套餐的匹配推荐，存在推荐的套餐与用户的实际需求并不匹配，推荐成功率低的问题。
由于通信运营商在进行通信业务类型(如通信套餐)设计时，主要根据用户类别进行对应的通信业务类型设计，如根据不同收入的人群设计不同级别的通信业务类型。然后，运营商将设计的有限种通信业务类型推荐给数量远大于通信业务类型数量的用户使用。所以，单一用户的通信业务使用数据与通信业务类型的匹配结果，并不能代表该用户的实际需求与该通信业务类型的匹配结果。故而，当以单一用户的通信业务使用数据与通信业务类型进行匹配处理，向该用户推荐最匹配的通信业务类型时，存在推荐的通信业务类型与用户的实际需求并不匹配，推荐成功率低的问题。
因此，要解决现有的通信套餐推荐方法的问题，提高套餐推荐成功率，需确定待推荐的用户所属的用户类别，根据用户类别确定出用户的推荐通信业务类型。基于此，本申请提出一种通信业务类型的确定方法，通过对多个用户的多个维度如身份数据、金融业务使用数据以及通信业务使用数据的画像数据的采集、处理，然后对多个用户的画像数据进行聚类，确定各用户的所属业务类别，再根据各用户的所属业务类别，确定为各用户推荐的通信业务类型。最后向目标用户推荐其各自对应的通信业务类型(如通信套餐)。本申请提出的通信业务类型的确定方法，基于多个维度的画像数据聚类，确定出用户的所属业务类别，进而根据各用户的所属业务类别确定出为各用户推荐的通信业务类型，确保了推荐的通信业务类型与用户的实际需求的匹配性，极大提高了向用户进行通信业务类型推荐的成功率。本申请提出的通信业务类型的确定方法有效解决了现有的通信套餐推荐方法推荐成功率低的问题。下面结合部分实施例对本申请提出的通信业务类型的确定方法进行说明。
图1为本申请实施例提供的通信业务类型的确定系统架构图。如图1所示，该业务架构包括：运营数据设备11和数据处理设备12。数据处理设备12与运营数据设备11连接。
具体地，首先，数据处理设备12从运营数据设备11中获取多个用户的画像数据，其中，画像数据包括用户身份数据、金融业务使用数据以及通信业务使用数据。
然后，数据处理设备12根据对多个用户的画像数据进行聚类处理，获得业务类别，进而通过各用户的画像数据所属的业务类别，对应确定各用户所属的业务类别。
接着，数据处理设备12根据业务类别对应的用户使用的通信业务类型的情况，确定各业务类别对应的推荐通信业务类型，如选择业务类别中对应的用户使用率最高的通信业务类型作为该业务类别对应的推荐通信业务类型。示例性地，数据处理设备12确定出业务类别a对应的用户使用的通信业务类型A、C、D中通信业务类型A的使用率最高，则确定通信业务类型A为业务类别a对应的推荐通信业务类型A，同理地，确定各业务类别各自对应的推荐通信业务类型，如业务类别b、业务类别c、...、业务类别k，各自对应的推荐通信业务类型为通信业务类型B、C、...、K。
最后，数据处理设备12根据各用户的所属业务类别，确定为各用户推荐的通信业务类型。例如一用户所属的业务类别为业务类别a，则根据业务类别a对应的推荐通信业务类型A，则确定为该用户推荐的通信业务类型为通信业务类型A(如通信套餐A)；同理地，确定为同属于业务类别a的用户群a中的各用户，推荐的通信业务类型为通信业务类型A；确定为同属于业务类别b的用户群b中的各用户推荐的通信业务类型为通信业务类型B(如通信套餐B)；确定为同属于业务类别c的用户群c中的各用户推荐的通信业务类型为通信业务类型C(如通信套餐C)；...；确定为同属于业务类别k的用户群k中的各用户推荐的通信业务类型为通信业务类型K(如通信套餐K)。
运营商根据上述为各用户确定的推荐通信业务类型，即可将推荐通信业务类型推送给对应的用户。
本申请提供的通信业务类型的确定方法，通过对多个用户的多个维度的画像数据进行聚类，获得基于画像数据的业务类别，对应确定各用户的所属业务类别，然后基于业务类别对应的推荐通信业务类型，确定为各用户推荐的通信业务类型。根据各用户所属的业务类别来确定为各用户推荐的通信业务类型，可更精准地确定出相同业务类别的用户对于通信业务类型的选用意愿，实现为各用户推荐与用户实际需求更匹配且全面的通信业务类型，极大提高了对用户进行通信业务类型推荐的成功率。
下面结合图2实施例对图1所示实施例提供的通信业务类型的确定方法进行详细说明。图2为本申请实施例提供的通信业务类型的确定流程示意图一，图2所示实施例的执行主体为图1所示实施例中的数据处理设备12。如图2所示，该方法包括：
S201、获取多个用户的画像数据，画像数据包括用户身份数据、金融业务使用数据以及通信业务使用数据。
具体而言，数据处理设备12从运营数据设备11中获取多个用户的画像数据，其中，画像数据包括用户身份数据、金融业务使用数据以及通信业务使用数据。用户身份数据包括用户手机号、性别、年龄、使用的通信业务类型(如套餐)等用户信息，其中每个手机号对应一位用户。金融业务使用数据包括至少一个固定场所对应的场所金融数据，其中，场所金融数据可以为固定场所对应的支付总次数或固定场所对应的支付总金额。通信业务使用数据包括用户语音、短信、上网流量的使用数据。
可选地，画像数据可以为一地区一段时间内的用户的画像数据。其中，一地区可以是一个省，或一个城市，也可以是一个城市的某一个行政区，一段时间可以是一年，也可以是三个月，还可以是其他周期性时间，本实施例此处不作具体限定。
示例性地，数据处理设备12从运营数据设备11获得的金融业务使用数据和通信业务数据可以是手机信令数据，数据处理设备12获取的多个用户的画像数据如表1所示，表1所示是将多个用户的身份数据、金融业务使用数据以及通信业务使用数据基于手机号合并处理在同一表中的画像数据。
表1画像数据
Figure BDA0003350974120000071
S202、对多个用户的画像数据进行聚类处理，确定各用户的所属业务类别。
具体而言，数据处理设备12对步骤S201获取的多个用户的画像数据进行聚类处理，确定各用户的所属业务类别。
示例性地，首先，数据处理设备12对画像数据进行标准化处理，获得画像数据值。画像数据值例如身份数据对应的性别值、年龄值，金融业务使用数据对应的场所金融值，通信业务数据对应的语音值、短信值、流量值。然后，基于各用户的画像数据值，数据处理设备12对多个用户的画像数据进行聚类处理，确定各用户的所属业务类别。
数据处理设备12对画像数据进行标准化处理，获得画像数据值，示例如下：
以数字“1”作为男性的性别值，数字“2”作为女性的性别值。以具体年龄作为年龄值。以固定场所对应的金融支付的支付总次数作为场所金融值，以通话总时长作为语音值，以短信总条数作为短信值，以上网花费的流量总额作为流量值。
其中，年龄值由数据处理设备12直接从步骤S201获得的画像数据中直接获取，性别值则通过映射获得。
场所金融值则由数据处理设备12根据如下步骤处理获得：
首先，数据处理设备12按步骤S201获得的画像数据对应地区的地图上的固定场所类别(如住宅、写字楼、商超、学校、医院、游乐场)，对基站编码进行分类，获得分类基站编码。示例性地，数据处理设备12将基站的经纬度与地图上的固定场所的经纬度范围进行匹配，确定每一基站所属的固定场所，然后根据固定场所类别，对基站编码进行分类，获得分类基站编码。
接着，数据处理设备12基于分类基站编码，对金融信令数据进行分类，获得分类基站编码对应的分类金融信令数据。
然后，数据处理设备12根据分类金融信令数据，计算各分类金融信令数据中各用户的金融支付的支付总次数，获得各用户在各固定场所对应的金融值。
而语音值、短信值、流量值则由数据处理设备12对各用户的语音总时长、短信总条数、以及上网花费的流量总额进行统计后获得。
示例性地，数据处理设备12对步骤S201获取的画像数据进行处理后，确定出如表2所示的各用户的画像数据值。其中，场所金融值包括步骤S201获取的画像数据对应地区的多个固定场所对应的场所金融值，如固定场所1(如住宅)、固定场所2(如写字楼)、固定场所3(如商超)、固定场所4(如学校)、固定场所5(如医院)、固定场所6(如游乐场)分别对应的场所1金融值、场所2金融值、场所3金融值、场所4金融值、场所5金融值、场所6金融值。
表2画像数据值
Figure BDA0003350974120000091
通过对各用户的性别值、年龄值、场所金融值、语音值、短信值、流量值的确定，便于对用户在生活、工作、教育、医疗、娱乐等方面的各消费行为、通话行为、上网行为以及年龄和性别特征的聚类分析。
基于各用户的画像数据值，数据处理设备12对多个用户的画像数据进行聚类处理，确定各用户的所属业务类别，示例如下：
数据处理设备12基于上述标准化的各用户的画像数据值，按性别值、年龄值、场所金融值、语音值、短信值、流量值相似的原则，对多个用户的画像数据进行聚类处理，获得业务类别；然后，基于业务类别中画像数据对应的用户，确定各用户的所属业务类别。
可选地，业务类别的类别数量可以与通信业务类型的类型数量相同。具体地，业务类别的数量可以与画像数据中的通信业务类型的类型数量相同。示例性地，若步骤S201获得的画像数据中共有h类套餐，则业务类别的数量也可以设置为h，其中，h为大于零的自然数。
示例性地，数据处理设备12确定的各用户的所属业务类别如表3所示。
表3各用户的所属业务类别
用户 业务类别
****0001，****3625，****5678，... 业务类别1
****0002，****1398，****5492，... 业务类别2
****0003，****1302，****3677，... 业务类别3
... ...
****0004，****1001，****4636，... 业务类别h
通过相似性别值、年龄值、场所金融值、语音值、短信值、流量值的原理，对画像数据进行聚类，对应实现了对不同业务类别的用户群的聚类，各业务类别对应的用户群的业务特征(如业务类别对应的画像数据)，对于该用户群的用户而言是极具代表性的，可用于对用户选用通信业务类型的意愿的精准判断。
此外，数据处理设备12对多个用户的画像数据进行聚类处理，获得业务类别后，每一业务类别所包含的画像数据可以作为运营商进行通信业务类型设计的理论参考数据。即可以针对一业务类别对应的用户进行通信业务类型的定向设计。示例性地，如果一业务类别对应的用户体现出一行业特性，则可进行通信业务类型的行业性设计，可以实现对通信业务类型进行行业性的群体推荐，这将进一步促进通信业务的发展。
S203、根据各用户的所属业务类别，确定为各用户推荐的通信业务类型。
具体而言，数据处理设备12根据步骤S202确定的各用户的所属业务类别，基于各业务类别对应的各用户使用的通信业务类型，确定为各用户推荐的通信业务类型。
可选地，数据处理设备12可以根据业务类别中各用户使用的通信业务类型的情况，选择业务类别中使用人数最多的通信业务类型，或者选择比业务类别中使用人数最多的通信业务类型的级别至少高一级的通信业务类型，确定为该业务类别对应的推荐通信业务类型。该业务类别对应的推荐通信业务类型即为该业务类别对应的各用户推荐的通信业务类型。
可选地，数据处理设备12可以分别将各用户的画像数据与各用户所属业务类别对应的用户所使用的通信业务类型进行匹配，确定为各用户推荐的通信业务类型。示例性地，数据处理设备12在确定一用户的通信业务类型时，可以将该用户的画像数据与该用户所属的业务类别中用户使用的所有通信业务类型进行一一匹配，获得匹配度最高的通信业务类型。数据处理设备12确定为该用户推荐的通信业务类型为该匹配度最高的通信业务类型。
然后，数据处理设备12基于各用户所使用的通信业务类型，识别出未使用推荐的通信业务类型的用户，获得目标用户；最后向目标用户推送目标用户对应的推荐通信业务类型。
本申请实施例提供的通信业务类型的确定方法，通过对多个用户的性别值、年龄值、场所金融值、语音值、短信值、流量值的确定，然后按画像数据值相似原则，对多个用户的画像数据进行聚类，对应地对相似消费行为能力、通信习惯、性别、年龄的多个用户进行了聚类，实现对相似消费行为能力、通信习惯、性别、年龄的用户群体的关联性分析，将用户群群体对个体用户的通信业务类型选用的影响因素也考虑进去，可精确判断出各用户群选用通信业务类型的意愿，提升了向用户推荐通信业务类型的成功率。此外，本申请提供的通信业务类型的确定方法实现了对不同业务类别对应的用户群的群体画像，实现针对不同用户群进行通信业务类型的群体推荐，同时为针对不同业务类别对应的用户群的通信业务类型设计提供了精准而全面的数据支撑，可实现对不同业务类别对应的用户群的通信业务类型的精准定向设计和推荐。
下面结合图3所示实施例对图2所示实施例进行进一步的详细说明。图3为本申请实施例提供的通信业务类型的确定流程示意图二，同理地，图3所示实施例的执行主体可以为图1所示实施例中的数据处理单元12。如图3所示，该方法包括：
S301、获取多个用户的画像数据，画像数据包括用户身份数据、金融业务使用数据以及通信业务使用数据。
S302、对多个用户的画像数据进行聚类处理，确定各用户的所属业务类别。
具体而言，步骤S301和步骤S302的具体实现原理分别与图2所示实施例中步骤S201和步骤S202的具体实现原理类似，本实施例此处不再赘述。
S303、采用公式，对业务类别中用户使用的各通信业务类型的使用率进行计算，获得业务类别中各通信业务类型的使用率。
具体而言，每一用户都有在使用一种通信业务类型，数据处理设备12采用公式
Figure BDA0003350974120000121
对业务类别中用户使用的各通信业务类型的使用率进行计算，获得业务类别中各通信业务类型的使用率；
其中，i为第i类业务类别，j为第j类通信业务类型，ni为第i类业务类别对应的总用户数，mij为第i类业务类别对应的用户中使用第j类通信业务类型的用户数，i和j均为大于零的自然数。
示例性地，数据处理设备12计算获得的各业务类别中各通信业务类型的使用率如表4所示。
表4
Figure BDA0003350974120000122
S304、根据各用户的所属业务类别中用户使用的通信业务类型的使用率，确定为各用户推荐的通信业务类型。
具体而言，数据处理设备12根据步骤S303获得的各用户所属业务类别中用户使用的通信业务类型的使用率，按如下方式确定为各用户推荐的通信业务类型：
根据各用户的所属业务类别中用户使用的通信业务类型的使用率，确定使用率最大的通信业务类型，为业务类别对应的各用户的推荐通信业务类型。
进一步地，在使用率最大的通信业务类型多于一种通信业务类型的情况下，确定比使用率最大的通信业务类型的级别至少高一级的通信业务类型，为业务类别对应的各用户的推荐通信业务类型。
示例性地，如表4所示，数据处理设备12根据步骤S303获得的各用户所属业务类别中用户使用的通信业务类型的使用率，按上述方式确定出为各用户推荐的通信业务类型，如业务类别1中通信业务类型A的使用率x11＝10％，通信业务类型C的使用率x13＝25％，通信业务类型D的使用率x14＝65％，其中通信业务类型D的使用率值最大，则确定使用率最大的通信业务类型D，为业务类别1对应的各用户的推荐通信业务类型；
同理地，确定使用率最大的通信业务类型E，为业务类别2对应的各用户的推荐通信业务类型；
业务类别3中使用率最大的通信业务类型是通信业务类型D(x34＝30％)和E(x35＝30％)，由于业务类别3中使用率最大的通信业务类型为D和E两种通信业务类型即多于一种通信业务类型，则确定比使用率最大的通信业务类型D和E的级别至少高一级的通信业务类型F，为业务类别3对应的各用户的推荐通信业务类型；
而业务类别4中各通信业务类型A(x41＝25％)、B(x42＝25％)、C(x43＝25％)和D(x44＝25％；)的使用率相同，则业务类别4中使用率最大的通信业务类型为A、B、C和D四种通信业务类型，即多于一种通信业务类型，确定比使用率最大的通信业务类型A、B、C和D级别至少高一级的通信业务类型F，为该业务类别4对应的各用户的推荐通信业务类型。
本申请实施例提供的通信业务类型的确定方法技术效果与图2所示实施例的技术效果类似，通过对多个用户的性别值、年龄值、场所金融值、语音值、短信值、流量值的确定，然后对多个用户的画像数据进行聚类，再经过聚类后获得的业务类别对应的用户的通信业务类型的使用率，确定为业务类别对应的各用户推荐的通信业务类型，实现了对每一用户进行精准的通信业务类型推荐，同时也便于实现对同属于同一业务类别的用户群进行通信业务类别的群体推荐。
本申请实施例还提供一种装置。图4为本申请实施例提供的装置结构示意图。如图4所示，该服务器包括处理器41和存储器42，存储器42存储有处理器41可执行指令，使得该处理器41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。应理解，上述处理器41可以是中央处理单元(英文：Central ProcessingUnit，简称：CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：Digital SignalProcessor，简称：DSP)、专用集成电路(英文：Application Specific IntegratedCircuit，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42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。
本申请实施例还提供一种存储介质，该存储介质中存储有计算机执行指令，这些计算机执行指令被处理器执行时，实现上述的通信业务类型的确定方法。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(英文：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。
本申请实施例还提供一种程序产品，如计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本申请所涵盖的通信业务类型的确定方法。
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：以上实施方式仅用以说明本发明的技术方案，而非对其进行限制；尽管参照前述实施方式对本发明已经进行了详细的说明，但本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施方式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实施方式技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种通信业务类型的确定方法，其特征在于，包括：
获取多个用户的画像数据，所述画像数据包括用户身份数据、金融业务使用数据以及通信业务使用数据；
对所述多个用户的画像数据进行聚类处理，确定各用户的所属业务类别；
根据各用户的所属业务类别，确定为各用户推荐的通信业务类型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各用户的所属业务类别，确定为各用户推荐的通信业务类型，包括：
采用公式
Figure FDA0003350974110000011
对所述业务类别中用户使用的各通信业务类型的使用率进行计算，获得所述业务类别中各通信业务类型的使用率；
根据各用户的所属业务类别中用户使用的通信业务类型的使用率，确定为各用户推荐的通信业务类型；
其中，i为第i类业务类别，j为第j类通信业务类型，ni为第i类业务类别对应的总用户数，mij为第i类业务类别对应的用户中使用第j类通信业务类型的用户数，i和j均为大于零的自然数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各用户的所属业务类别中用户使用的通信业务类型的使用率，确定为各用户推荐的通信业务类型，包括：
根据各用户的所属业务类别中用户使用的通信业务类型的使用率，确定使用率最大的通信业务类型，为所述业务类别对应的各用户的推荐通信业务类型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据各用户的所属业务类别中用户使用的通信业务类型的使用率，确定使用率最大的通信业务类型，为所述业务类别对应的各用户的推荐通信业务类型，包括：
在所述使用率最大的通信业务类型多于一种通信业务类型的情况下，确定比使用率最大的通信业务类型的级别至少高一级的通信业务类型，为所述业务类别对应的各用户的推荐通信业务类型。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各用户的所属业务类别，确定为各用户推荐的通信业务类型，包括：
分别将各用户的画像数据与各用户所属业务类别对应的用户所使用的通信业务类型进行匹配，确定为各用户推荐的通信业务类型。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据各用户的所属业务类别，确定为各用户推荐的通信业务类型之后，还包括：
基于各用户所使用的通信业务类型，识别出未使用所述推荐的通信业务类型的用户，获得目标用户；
向所述目标用户推送所述目标用户对应的推荐通信业务类型。
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述金融业务使用数据，包括至少一个固定场所对应的场所金融数据，所述场所金融数据为所述固定场所对应的支付总次数或所述固定场所对应的支付总金额。
8.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述画像数据为一地区一段时间内的用户的画像数据。
9.一种装置，其特征在于，包括：处理器和存储器；
所述存储器存储所述处理器可执行的可执行指令；
其中，所述处理器执行所述存储器存储的可执行指令，使得所述处理器执行如权利要求1-8任一项所述的方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1-8任一项所述的方法。
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