[发明专利]基于邻近海量数据快速分析的电信套餐优化系统与方法

说明书

技术领域

本发明涉及电信技术以及数据挖掘领域，具体的讲，涉及基于邻近海量数据快速分析的电信套餐优化系统与方法。

背景技术

电信行业在国民经济中占有重要地位，并且渗透到人们生活的方方面面。一方面，电信运营商在推出新业务套餐时，不同的用户群体具有不同的需求，导致用户需求的多样性和复杂性。另一方面，由于电信运营商的高渗透率以及信息交换与采集的高频繁度，其拥有的数据量极为庞大。电信运营商拥有海量的用户数据、信令数据、日志数据、流量数据、位置数据等。因此，急需一种自动化的优化设计技术，使得可以根据已有的海量数据，针对目标用户群生成具有针对性的可靠的套餐组合。

然而，由于电信数据的数据量庞大、数据关系复杂、数据属性多样化，数据之间的隐含关系难以通过常规技术发现。此外，海量数据带来的严重弊端是，其建模与仿真的时间复杂度较高，运算时间很长，在有限的时间内难以得到令人满意的结果。目前基于复杂算法的建模方法因其高时间复杂度，难以被直接应用到套餐优化；而人工分析法、基于线性回归法与指数平滑法等简单模型得到的结果则与用户群体需求的匹配度不高。

因此，需要解决的问题是如何对海量电信数据进行快速分析处理，才能最短的时间内实现套餐的优化设计，并得到与目标用户群体需求高度匹配的可靠的套餐方案。

发明内容

本发明的目的就是为了解决上述问题，提供一种基于邻近海量数据快速分析的电信套餐优化系统与方法，它具有能够实现对海量电信数据的自动化高速处理，得到与目标用户群体需求高度匹配的套餐方案，避免因采用复杂模型来建模海量数据所引起的高时间复杂度难题，并提高优化结果的可靠性优点。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

基于邻近海量数据快速分析的电信套餐优化系统，包括

参数输入模块，所述参数输入模块将参数信息分别传输给数据生成模块和套餐优化模块，所述数据生成模块将数据传输给套餐优化模块，所述参数输入模块和数据生成模块均从数据库中提取数据；

所述参数输入模块用于接收、存储及传输使用者输入的参数；

所述数据生成模块用于生成进行套餐优化所必需的参考历史数据和目标历史数据；

所述套餐优化模块用于根据参考历史数据、目标历史数据以及参数设置进行套餐优化；

所述套餐优化模块包括彼此通信的进化算法模块和套餐适应值评估模块，所述套餐适应值评估模块内包括相似度计算模块；

所述进化算法模块用于根据适应值不断产生新的可行套餐并对套餐进行优化；

所述套餐适应值评估模块用于评价每一款可行套餐的好坏；所述套餐适应值评估模块采用基于邻近数据的快速分析法，通过向量相似度测量筛选参考用户来预测目标用户接收可行套餐的概率，从而实现对用户套餐选择概率的快速分析；

所述相似度计算模块用于度量两个向量之间的向量相似度。

所述参数输入模块包括目标用户选择模块、数据参数输入模块和算法参数输入模块；

所述目标用户选择模块用于接收、存储及传输系统使用者从数据库中选择的代表性目标用户；

所述数据参数输入模块，用于接受、存储及传输系统使用者设置的时间长度及数据大小；

所述算法参数输入模块，用于接受、存储及传输系统使用者设置的进化算法参数及套餐。

所述数据生成模块包括参考历史数据生成模块、目标历史数据生成模块和特征向量提取模块。

所述参考历史数据生成模块用于接收参数输入模块传输来的参数，生成并传输参考历史数据。

所述目标历史数据生成模块用于接收参数输入模块传输来的参数，生成并传输目标历史数据。

所述特征向量提取模块，接收参考历史数据生成模块和目标历史数据生成模块的数据，用于从客户信息数据库中提取特征向量。

所述参数输入模块允许是计算机、手机、平板电脑和掌上上网设备。

所述数据库中存储有用户数据信息、套餐数据信息。

基于邻近海量数据快速分析的电信套餐优化系统的工作方法，包括如下步骤：

步骤（1）：通过输入设备输入数据参数和算法参数，根据目标用户群体选定代表性目标用户、设定套餐的搜索范围、设定时间长度、设定参考数据大小、设定进化算法的计算参数；所述输入设备包括计算机、手机、平板电脑和掌上上网设备；

步骤（2）：根据步骤（1）中选定的代表性目标用户，计算机以应用时间点之前设定时间长度内的用户数据及其对应的套餐数据形成原始目标数据；计算机进一步针对原始目标数据，提取每个用户特征向量，形成目标历史数据；