[发明专利]一种基于移动动态数据引擎的用户分析系统无效
申请号: | 201210233664.3 | 申请日: | 2012-07-09 |
公开(公告)号: | CN103546494A | 公开(公告)日: | 2014-01-29 |
发明(设计)人: | 顾健 | 申请(专利权)人: | 上海博路信息技术有限公司 |
主分类号: | H04L29/08 | 分类号: | H04L29/08;G06F17/30 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 201315 上海市浦*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 移动 动态 数据 引擎 用户 分析 系统 | ||
技术领域
本发明涉及移动通信、互联网等技术领域,特别是指一种基于移动动态数据引擎的用户分析系统。
背景技术
随着互联网技术、通信技术的发展,特别是移动通信和软件技术的发展,为基于一种基于移动数据引擎的用户分析系统提供了可行性。
用户移动终端在移动网络中活动时,会产生各种信令消息,包含终端开机注册,用户终端切换,用户终端位置更新等各种信令消息,这些信令消息包含了基站ID,MSCID等各种参数,通过这些参数可以查询到对应的安装位置并基于安装位置可以转换为经纬度信息,从而提供了各种用户位置和活动的有关信息。
而移动动态数据引擎(Mobile Dynamic Data Engine,简称MDD)的发展为获取各种用户在移动通信网的用户的动静态数据提供了可能性,移动动态数据引擎是移动核心网络的一个新型的网元设备,通过集中采集和处理各种用户的活动产生的各种信令数据并进行解析和处理,并通过北向的数据服务接口开放处理后的各种用户数据,系统据此可以获取用户的各种动静态数据,包含终端位置,终端状态,终端信息等各种数据。
同时,通过获取用户位置信息,可以描绘出用户的活动路线,结合地理信息系统,对获取的长期大量用户数据进行统计分析,可以描绘出用户在一个城市、区域的动静态的分布的规律和趋势,并能实时获取用户当前分布信息,并能针对这些信息引导用户,保证管理和引导的科学合理。
有鉴于此,本发明的目的在于提出一种简单易行,融合移动动态数据引擎的一种基于移动动态数据引擎的用户分析系统。
发明内容
从上面所述可以看出,本发明通过移动动态数据引擎监控和获取用户在移动数据网络中的行为,并将数据以服务方式开放给系统,系统获取移动动态数据引擎的用户移动位置和路线数据,并基于地理信息系统对用户的位置和路线以及分布进行分析,获取大量用户数据的历史和实时的用户分布和用户流动数据,并基于分析的数据可针对性地提供各种应对措施引导用户。
进一步的,通过所提供的一种基于移动动态数据引擎的用户分析系统为一种宏观用户管理和引导业务的发展提供有力保障,满足各方要求,提升用户友好体验。
为实现上述目的,本发明的一个方面提供了一种基于移动动态数据引擎的用户分析系统,该方法包括:
移动动态数据引擎监控用户在移动网络中的信令数据,包含终端注册和位置更新,切换等数据,移动动态数据引擎采集用户信令数据并进行处理后汇聚到平台,并向系统开放。
本发明提供的一种基于移动动态数据引擎的用户分析系统的一个实施例中,该方法还包括:
移动动态数据引擎获取用户的各种数据后,通过数据访问服务将数据向系统开放,系统访问或订阅对应的服务后即可存取到移动动态数据引擎的各种用户动态数据,并通过周期性更新或订阅用户数据触发数据更新保持用户位置数据的最新状态。
系统获取用户位置有关的数据,包含终端注册,位置更新,切换等信令数据,解析出其中包含的位置信息并转换为经纬度,并基于用户位置在地理信息系统进行统计和分析。
本发明提供的一种基于移动动态数据引擎的用户分析系统的一个实施例中,该方法还包括:
系统获取大量用户数据以及用户历史和实时位置数据和移动路线数据,并按位置对用户的分布进行分析并通过地理信息系统显示用户分布和行进路线,并提供各种基于位置的用户分布和流动图表和分析报告。
具体来说具有以下优点:
监测数据广泛:
通过移动动态数据引擎系统可获取移动网络内的用户的各种传统互联网方式难以获取的各种实时动态数据和静态数据,包含用户位置,用户通话数据,用户行进路线等动态数据和用户登记信息,如年龄,性别等,融合移动元素到传统的信息系统,信息的采集和转换均在网络侧,对应用系统和终端无需提出额外的要求。
反应灵活:
移动动态数据引擎基于采集信令网的用户各种信令,实时获取和采集用户信令并响应,反应速度快,与用户的状态保持同步的更新,并通过开放接口与系统保持实时的同步。
数据分析:
系统通过移动动态数据引擎采集和获取用户的各种动态数据以及通过核心网业务系统获取用户静态数据,对用户历史和实时的位置和移动路线进行数据分析,结合地理信息系统,在多个维度的基础上分析用户行为并叠加在地理信息系统上直观的方式描绘出用户和行进的历史和实时分布。
附图说明
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