[发明专利]基于成对下单原理与数据挖掘技术的话单准确性稽核系统

说明书

【技术领域】

本发明属于信息技术应用领域。具体是涉及在电信收入保障系统中运用数据挖掘技术分析收入流失的话单准确性稽核系统。

【背景技术】

在经历了数年的高速发展之后，目前中国的电信运营企业正面临着巨大的变革。一方面，市场的逐渐饱和以及竞争的日益激烈促使各运营商努力寻求更加先进的设备、系统和管理方法，不断开创新的业务增长点以迎接挑战；另一方面，运营利润的逐渐下降促使运营商更加重视对收入流失的控制，这使得收入保障正成为各大电信运营商近期极为关注的研究热点。

随着3G技术的引入，我国电信运营商的技术环境将进一步复杂化，通信产品、服务、流程、系统和设备的快速更新将大大增加计费遗漏、大额欺诈、和恶意欠费的风险。为了提高收入保障和管理水平、电信运营商需要实施一套全面和系统的收入保障体系。

所谓收入保障就是通过对现有业务流程与信息系统的调研诊断，确定收入流失点，从而阻止并且预防收入流失的系统实践过程。收入保障系统不但能够帮助电信运营商降低收入流失，提高企业效益，而且能够协助企业建立规范的收入保障流程提高运营效率。

电信业务收入形成过程包括以下几个主要环节：(1)客户业务受理，(2)业务开通与变更，(3)客户通话明细记录CDR(call detail record)，(4)数据采集，(5)计费账务处理，(6)结算，(7)收费等。

导致收入漏洞存在的原因，一些国际知名的行业咨询公司已经做了大量的调研和统计工作。归纳一下，主要有如下几种：(1)不准确的设备配置或低效的网络设计；(2)不能形成通话记录；(3)不准确的联机控制过程；(4)不准确的数据库；(5)不准确的计费；(6)存在相互矛盾的配置或系统等。

据Philips Group的报告，收入漏洞所造成的收入流失比例如下：

(1)记录太迟(Record too late)7％；(2)损坏的记录(Corrupted CDR)8％；(3)未能生成记录(Fail to create records)9％；(4)记录丢失(Recordlost)10％；(5)送到错误的文件(Sent to error file)12％；(6)欺诈(Fraud)18％；(7)算费不正确(Rating incorrectly)10％；(8)欠费或坏帐(Debt/write-off)15％；(9)不完整的客户记录(Incomplete customer records)11％。

从客户对支撑系统功能划分的角度看，前五个部分(46％)是在业务网络内部形成的，其他部分则是在业务运营支撑系统中营业、客户资料、计费、收费等几个环节中。特别一提的是，46％的问题发生在电信网络内部与CDR生成相关，而在后台支撑系统软件都是处理CDR，这些系统无从知道有46％收入流失已经发生。

对于我国的电信运营企业，由于目前的业务运营支撑系统中的软件都是直接处理CDR数目，这些系统无从知道CDR生成中所产生的问题，而根据统计数据大部分的收入漏洞都是发生在电信网络内部，与CDR数目的生成相关，所以现有的系统很难控制这一部分的收入流失。

【发明内容】

本发明所要解决的技术问题在于提供一种能有效控制收入流失的基于成对下单原理与数据挖掘技术的话单准确性稽核系统。

本发明采用以下技术方案解决上述技术问题：

基于成对下单原理与数据挖掘技术的话单准确性稽核系统，该系统包括五个部分：

进行数据采集：利用适配器对交换机生成的CDR话单文件进行采集，并将采集得到的数据存入到统一的原始话单数据库中；

数据预处理：即CDR数据的特征表示与建模，实现过程是先基于原始话单数据库中CDR数据，去掉冗余的话单记录，然后将剩下的有效话单记录基于构建的CDR特征表示模型，经格式转换与形式化之后分主叫话单和被叫话单分别存入到对应的主叫CDR与被叫CDR特征表示数据库之中，构造主叫CDR与被叫CDR的特征表示库；

CDR特征表示数据自适应聚类：利用所设计的自适应聚类算法，分别将主被叫CDR特征表示库中的数据进行聚类；

分类算法的问题话单分拣：基于交换机成对下单原理，利用规则库中设计的有关话单匹配规则模型，对存在问题的聚类结果类型中的记录进行比对，得到交换机的问题话单集合；

问题话单特征挖掘：具体实现过程是基于得到交换机的问题话单集合，采用设计的快速频繁模式挖掘算法，找出问题话单的频繁模式，从而得到问题话单的特征。