[发明专利]一种优化服务资源的方法及系统无效
| 申请号: | 201010140554.3 | 申请日: | 2010-03-29 |
| 公开(公告)号: | CN102208080A | 公开(公告)日: | 2011-10-05 |
| 发明(设计)人: | 刘大鹏;李多全;岳亚丁;赖晓平;李邕;黄华基;肖磊;叶幸春;陈永锋;言艳花;贡鸣;陈显露 | 申请(专利权)人: | 深圳市腾讯计算机系统有限公司 |
| 主分类号: | G06Q30/00 | 分类号: | G06Q30/00;G06Q50/00 |
| 代理公司: | 北京派特恩知识产权代理事务所(普通合伙) 11270 | 代理人: | 张颖玲;王黎延 |
| 地址: | 518057 广东省深圳市南*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 优化 服务 资源 方法 系统 | ||
技术领域
本发明涉及服务资源管理技术,特别是涉及一种优化服务资源的方法及系统。
背景技术
随着网络的不断发展,各类网络服务层出不穷。一般,对于任何一项新的网络服务而言,都会包括服务推新、服务推广、服务维护、以及服务老化几个阶段,换句话说就是,每项服务都会存在一个生命周期。通常,面对众多不同类型的服务,每个用户通常会按自己的喜好选择使用适合的服务,那么,为了使服务能被更多的用户接受并选择使用,就需要在服务推新初始,使用户充分了解所推出服务的功能,进而选择使用相应服务;并且,在后续的服务推广和维护过程中,使用户持续选择使用相应服务。这样,就需要在一项服务的生命周期中,利用该服务各个阶段的特点采用适当的服务实施策略,对服务资源进行精确、合理的规划与分配。
随着数据挖掘技术的普遍使用,对于服务的推广,可以从大量不完全、有噪声、模糊的实际应用数据中,发现和提取含在其中、事先不为人所知的潜在有用信息,并利用所获取的潜在有用信息精准定位用户的喜好,进而选择并设置合适的服务实施策略,以保证服务被用户广泛使用。另外,每个服务在每个阶段都希望得到更多的服务资源,例如:在服务推新阶段,由于用户对新的服务并不了解,就需要将大量服务资源用于如何使尽量多的用户了解并接受,进而选择使用该新的服务;在服务推广阶段,由于该服务已经被一些用户所了解,所以,在利用一定服务资源继续使更多用户了解该服务的同时,还需要一定服务资源用于有针对性的吸引更多已了解服务的用户选择使用该服务;在服务维护阶段,不仅需要吸引更多用户选择使用该服务,而且需要尽可能地使已在使用该服务的用户继续使用该服务,即挽留更多用户,甚至希望能吸引一些使用类似服务的用户转而选择使用该服务,这几种服务操作都需要一定的服务资源来实现;在服务老化阶段,一方面需要挽留更多的用户,另一方面希望能吸引一些使用类似服务的用户转而选择使用该服务,每种服务操作也各自需要一定的服务资源。可以看出,每个阶段每种服务操作都需要服务资源,而且服务资源越多对服务操作的执行越有利,但在实际应用中服务资源是一定的,如何能合理、优化的分配服务资源是非常关键的。
目前,选择和设置服务实施策略时,分别考虑服务的单个阶段、或者基于对多个阶段中每个阶段的单一服务操作考虑来分配服务资源;并且,通过数据挖掘方式,获取一定数量的最优用户完成相应服务的实施。这种方式,虽然能使服务在一定范围得到一定程度的推广和实施,但是,由于没有全面考虑到每个服务所涉及的各个阶段、每个阶段所涉及的各个服务操作、以及每个阶段中各个服务操作之间的重要程度,因此,并不能使服务资源得到精确、合理、优化地分配,也不能使服务得到最大程度的推广和实施。
发明内容
有鉴于此,本发明的主要目的在于提供一种优化服务资源的方法及系统,能精确、合理地分配服务资源,提高和优化服务资源的利用率,使服务得以充分地推广和实施。
为达到上述目的,本发明的技术方案是这样实现的:
本发明提供了一种优化服务资源的方法,包括:
采集当前服务阶段各个服务操作的应用数据;
根据所采集的应用数据建立各服务操作的策略模型,并根据所建立的策略模型计算得到各服务操作服务资源量与服务提升率之间的函数关系;
根据得到的函数关系和总服务资源量确定服务资源的分配。
上述方案中,在建立策略模型时,该方法还包括:为每个用户设置策略实施可能性标签,标识该用户所参与策略模型建立的服务操作。
上述方案中,计算函数关系之前,该方法还包括:计算服务操作的服务提升率。
上述方案中,该方法还包括:设置服务资源更新周期。
上述方案中,所述服务阶段为服务推新阶段、服务推广阶段、服务维护阶段、以及服务老化阶段。所述每个服务阶段包括一种或一种以上服务操作。
本发明还提供了一种优化服务资源的系统,包括:数据采集模块、策略模型建立模块、函数计算模块和服务资源分配确定模块;其中,
所述数据采集模块,用于采集当前服务阶段各个服务操作的应用数据;
所述策略模型建立模块,用于根据所采集的应用数据建立各服务操作的策略模型;
所述函数计算模块,用于根据所建立的策略模型计算得到各服务操作服务资源量与服务提升率之间的函数关系;
服务资源分配确定模块,用于根据得到的函数关系和总服务资源量确定服务资源的分配。
上述方案中,该系统进一步包括用户标签设置模块,用于为每个用户设置策略实施可能性标签,标识该用户所参与策略模型建立的服务操作。
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