[发明专利]基于动态场景化编排计费流程方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于动态场景化编排计费流程方法及系统，方法包括：基于运营商用户数据构建并训练动态场景编排模型；基于动态场景编排模型对接收到的计费业务请求编排得到最优编排策略；将最优编排策略写入计费集群，以动态编排计费业务请求对应的计费功能；根据编排后的计费功能完成计费处理。通过本发明的技术方案，对计费业务请求的计费处理流程根据场景进行动态化的最优编排，从而节省了计算算力、提升了计费效率，实现了节能降本增效。

技术领域

本发明涉及运营商业务技术领域，尤其涉及一种基于动态场景化编排计费流程方法及一种基于动态场景化编排计费流程系统。

背景技术

目前，电信运营计费系统大多都是基于消息或文件流处理模式，其处理流程为：采集网元提供消息或文件、消息协议转换或文件预处理、计费批价算费、详单生成、详单处理、账务处理、信控及服务查询。

现阶段传统计费是所有业务场景进行混合批价，导致系统的计算资源浪费，并且批价计算流程过长，用户资源、锁等竞争，影响计费的效率进而导致部分敏感用户的提醒延迟。

传统计费系统按照固定的模块调用方式、固化的流程处理方式实现。对于相同的计费场景、计算逻辑无法沉淀经验，依据经验来做流程控制和应用计算逻辑结果。虽然行业内对系统进行分布式、云化、微服务化架构演进升级，考量的都是系统构建环境及容量的弹性伸缩，但很少进行计费流程的动态编排。

发明内容

针对上述问题，本发明提供了一种基于动态场景化编排计费流程方法及系统，通过机器学习、人工智能技术构建的动态场景编排模型，对计费业务请求的计费处理流程根据场景进行动态化的最优编排，从而达到节省计算算力、提升计费效率，实现了节能降本增效。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于动态场景化编排计费流程方法，包括：基于运营商用户数据构建并训练动态场景编排模型；基于所述动态场景编排模型对接收到的计费业务请求编排得到最优编排策略；将所述最优编排策略写入计费集群，以动态编排所述计费业务请求对应的计费功能；根据编排后的计费功能完成计费处理。

在上述技术方案中，优选地，所述动态场景编排模型的构建及训练过程具体包括：通过大数据平台获取具有基础标签的用户数据、通过详单管理平台获取套餐资费数据和详单数据；利用特征工程技术将所述用户数据、所述套餐资费数据和所述详单数据生成训练数据；将所述训练数据拆分为训练集、验证集和测试集，在DNN神经网络中利用所述训练集构建所述动态场景编排模型；利用所述验证集和所述测试集评估所述动态场景编排模型，并调整训练参数直至所述所述动态场景编排模型的准确率达到预设要求。

在上述技术方案中，优选地，所述训练数据包括用户基础标签特征数据、用户行为特征数据和标注特征数据，所述用户基础标签特征数据中包含用户的基础特征，所述用户行为特征数据中包含用户使用计费业务行为的特征，所述标注特征数据中包含所述用户基础标签特征数据和所述用户行为特征数据适用场景的标注标签数据。

在上述技术方案中，优选地，所述最优编排策略基于场景策略、模型策略和围栏策略三个维度决定；所述场景策略为根据所述计费业务请求中存在的显著可区分特征对应场景以及因业务需要特殊规定场景，通过配置实现固定编排策略；所述模型策略为根据所述计费业务请求中的特征数据，由所述动态场景编排模型预测得到对应的场景策略；所述围栏策略为根据默认策略，对所述场景策略未包含和所述模型策略无法预测的请求得出默认策略；其中，所述场景策略的优先级最高，所述模型策略的优先级次之，所述围栏策略的优先级最低。

在上述技术方案中，优选地，所述最优编排策略包括系统级场景动态编排和组件级场景动态编排；所述系统级场景动态编排的控制范围为按集群、按场景进行调度策略编排；所述组件级场景动态编排的控制范围为单个计费引擎内部不同组件进行调度策略编排。