[发明专利]一种基于社交网络分析的业务推荐方法和系统

说明书

本发明公开了一种基于社交网络分析的业务推荐方法和系统，该方法为：根据第一用户的历史通信记录，获取第一用户与至少一个其他用户进行交互时所采用的每一类通信方式的通信量信息；根据上述通信量信息，计算第一用户和至少一个其他用户间的交互因子；根据第一用户的历史业务信息，确定第一用户申请的每一类业务的使用信息并进行除权处理；根据第一用户和至少一个其他用户间的交互因子，以及第一用户申请的每一类业务的经除权处理的使用信息，分别确定第一用户申请的每一类业务的推荐优先级，并向第一用户推荐当前优先级最高的业务。克服了传统方法只能针对单个业务、单个客户以及单个通信方式进行分析的缺陷，能向用户推荐其最需要的业务。

技术领域

本发明涉及数据业务技术领域，尤其涉及一种基于社交网络分析的业务推荐方法和系统。

背景技术

随着三大运营商市场竞争的不断加剧，精细化的客户关系建模方法得到了广泛使用，基于客户行为建立的模型能够为用户推荐其最需要的业务。这类方法通过有监督或者无监督的数据挖掘算法，根据客户的行为、偏好、费用等信息对客户未来一段时间内的业务购买倾向进行预测，以此找出最具价值的客户，从而达到扩大客户规模的目的。

传统的通过数据挖掘建立模型进行业务推荐的典型方法，包括以下步骤：获取客户在某项业务推荐后的订购和非订购数据；汇总每位客户在业务推荐前数月的各类信息，包括费用、通信行为（语音/短信/上网）、业务订购行为、终端使用行为；以订购/非订购为目标，利用决策树、逻辑回归、神经网络等数据挖掘算法工具对客户历史数据进行训练；按照训练模型生成的规则从全网客户中筛选出该业务的目标客户进行推荐。

同时，随着社交网站的兴起，人与人之间的社交关系也逐渐成为研究关注的焦点，移动客户之间频繁的通信行为使得他们自然的形成了一些群体。各群体中，每位客户都对其它客户的行为施加着不同程度的影响。典型的社交网络分析通常用来量化客户的这一影响力。比如，通过汇总客户的语音交往圈，计算客户与每位对端客户的通话次数/时长，来决定该客户的影响力。影响力较大的客户在客户保有工作中会得到优先挽留，在业务推荐中也会得到最优的服务。

然而，现有的业务推荐建模方法仅对单个业务产品的推荐进行优化，在多业务的组合推荐场景中，难以给出客户在每个业务产品上的推荐优先级别。另外，现有的业务推荐建模方法仅对单个客户进行分析，没有考虑到客户之间的联系和相互影响，虽然在单次的业务推荐上能够提高目标客户群的精准度，但是无法形成持续的业务推广效果，也无法利用客户间的关系形成有效的业务传播方式。

另一方面，现有技术中基于移动通信交往圈的分析方法通常只分析单个通信方式产生的交往圈，比如语音交往圈即使将语音和短信交往数据整合在了一起，在后期计算影响力时也是分开单独计算语音和短信的影响力，无法兼顾客户在多个通信方式中产生的交往信息。另外，这种基于移动通信交往圈的分析方法对主叫通信行为和被叫通信行为是分开计算的，便无法排除单向拨打客户和主叫沉默客户这两种对于计算影响力没有意义的情况。

发明内容

本发明实施例提供一种基于社交网络分析的业务推荐方法及系统，用以解决现有技术中只针对单个业务、单个客户以及单个通信方式进行分析，从而难以向用户推荐其最需要的业务的问题。

本发明实施例提供的具体技术方案如下：

第一方面，一种基于社交网络分析的业务推荐方法，包括：

根据第一用户的历史通信记录，确定与所述第一用户存在关联的至少一个其他用户，并获取所述第一用户与所述至少一个其他用户进行交互时所采用的每一类通信方式的通信量信息；

根据所述第一用户与所述至少一个其他用户进行交互时所采用的每一类通信方式的通信量信息，计算所述第一用户和所述至少一个其他用户之间的交互因子；

根据所述第一用户的历史业务信息，确定所述第一用户申请的每一类业务的使用信息并进行除权处理；