[发明专利]基于大规模基站移动APP使用行为的运营商消费者定价方法

说明书

本发明公开了一种基于大规模基站移动APP使用行为的运营商消费者定价方法，相比于基于传统粗犷式的流量定价方法，基于大规模基站APP使用行为的运营商消费者定价方法能够根据实际基站APP的使用地点、时间和类别制定出精细化的定价方案，具有很好的实用价值。本方法先根据APP的使用地点、时间和类别三维信息构建消费者期望函数；再构建消费者的效用函数以及运营商的利润函数；最后通过联合求解效用函数和利润函数得到消费者最优流量消费和运营商的最佳定价策略。相比于简单的基于使用流量的定价方法，该方法在提高运营商利润的同时，能有效提升消费者满意度，特别是在APP使用活跃的时间段内，能有效缓解流量拥塞问题。

技术领域

本发明涉及电信大数据技术领域，具体涉及一种基于大规模基站移动APP使用行为的运营商消费者定价方法。

背景技术

移动设备对流量需求增长迅猛，超过基站流量容量的增长速度，为解决流量供不应求的问题，目前有两种研究方案。一方面是通过缓冲器设计、智能频谱利用、数据测量等技术方案。另一方面是设计定价调整等经济手段。然而，基站的流量需求因时间、地点不同变化无常，而变化无常的流量需求是受用户的复杂行为影响，仅仅依赖技术方案不容易实现且成本相对较高。另外，传统的定价方案，包括简单基于时间(固定流量/闲时流量)、基于地点(本地流量/全国流量)、基于使用流量的定价方法，考虑的因素单一，表现性能较低。综上所述，本文考虑三维基站实际APP(应用程序)使用行为特征，提出了一种基于大规模基站移动APP使用行为的运营商消费者定价方法。

发明内容

本发明的目的是为了解决基站流量拥塞问题，提供一种基于大规模基站移动APP使用行为的运营商消费者定价方法。

本发明的目的可以通过采取如下技术方案达到：

一种基于大规模基站移动APP使用行为的运营商消费者定价方法，所述的方法包括下列步骤：

S1、初始化参数，确定基站j∈[1,J]的APP使用类别i∈[1,I]，APP使用时间t∈[1,T]和APP使用特征的排序其中，J是总的基站数目，T是总的时间数目，I是总的APP类别数目；

S2、根据APP使用特征，包括APP的使用地点j、时间t和类别i三维信息，评估消费者对每类APP的使用期望值其中_ε为不为0的任意常数；

S3、定义消费者对每类APP使用的满意度函数以及期望函数其中，是每个基站下每类APP在不同时刻的最大流量消费。是每个基站下每类APP在不同时刻的实际流量消费。为实际流量消费与最大流量消费比值，β_i为APP类别流量敏感度，0＜β_i＜1；

S4、假定基站j的单位时间流量价格为构建消费者在不同时间单位的效用函数

S5、构建基站容量服务能力有限情况下的运营商在不同时间单位的利润函数流量使用情况满足约束其中为基站的最大容量；

S6、联合求解最大化效用函数和最大化利润函数得到基站j在t时刻的流量使用和定价策略最优解为其中

进一步地，所述的步骤S2中根据APP使用特征，包括APP的使用地点j、时间t和类别i三维信息，评估消费者对每类APP的使用期望值其中_ε为不为0的任意常数，具体实现步骤如下：

S21、统计所有基站下APP使用的T×I个共性特征；

S22、计算基站j下的T×I个APP使用特征值与所对应的共性特征值之间的差值，将差值按从大到小进行排序，APP使用特征的排序为对应差值的排序值。其中，差值最大为差值最小为以此类推，得到排序所有APP类别的排序结果

S23、计算消费者对基站j中第i类APP的使用期望值为其中_ε为不为0的任意常数。