[发明专利]一种实时计费方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种实时计费方法及系统。

背景技术

通常，在进行数据处理时，经常会存在需要对多种数据并行处理的情况。例如，随着数字电视整体平移进程的推进，各个地区的广播电视运营商在进行整体平移的过程中大都选择了预付费方式作为用户支付收视费用的主要方式，在平移初期，运营商主要向以包月的形式提供节目、频道订购等服务，对于计费系统的要求比较低，但是随着业务的开展，各种业务特别是基于延续性使用量计费业务的开展，使得运营商逐渐从单一的数字/模拟电视业务向多业务综合运营的模式转变，这种转变对预付费的实时计费提出了极高的要求：需要对业务数据及计费数据进行并行处理，既要求系统快速响应用户的请求，又要求根据用户的余额控制用户的业务使用。

最初采用的预付费计费方式是基于话单的准实时计费，这种计费模式在用户使用完业务后由业务系统产生该用户的业务使用记录，计费系统立即采集该记录，并根据该记录进行费用计算，从用户的余额中扣除该费用，这种模式对系统的压力比较小，只有在用户使用完业务后才进行计费处理，从而计费效率对用户的使用和用户的感知影响很小，但是由于这种模式没有对用户的业务使用进行干预，即使用户的余额不足也无法进行控制，可能导致用户欠费，从而影响系统的正常运营。

为此，现有技术中采用了基于用户余额的反算式计费，这种计费方式是在业务系统接收到用户的接入请求后，向计费系统申请计费处理，计费系统根据用户的全部账户余额反向计算出用户可以使用的业务使用量，业务系统根据返回的业务使用量对该用户的服务进行控制。这种模式只是在用户接入时进行费用计算，对计费系统的压力较小，但是由于需要根据全部的账户余额反算业务使用量，用户一次接入就将其所有的余额都进行了冻结，因此，会影响用户对于其他业务的使用。

发明内容

本发明提供一种实时计费方法及系统，能够更好地满足预付费系统的计费需求。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种实时计费方法，包括：

接收业务系统发送的对用户进行计费的请求；

采用预置的预测模型，利用用户对业务的历史使用记录，预测用户的业务使用量；

计算所述预测的业务使用量所需的账户金额，并判断用户当前的账户余额是否充足；

如果充足，将所述预测的业务使用量所需的账户金额冻结，并将所述预测的业务使用量返回给所述业务系统，以便所述业务系统根据所述预测的业务使用量对用户的服务进行控制。

优选的，如果用户当前的账户余额不充足，所述方法还包括：

根据用户当前的账户余额对所述预测的业务使用量进行调整，并将调整后的业务使用量返回给所述业务系统。

优选的，用户结束业务之后，所述方法还包括：

接收并保存业务系统发送的业务使用记录，以便下次接收到计费请求时预测用户的业务使用量，或者，利用更新的业务使用记录对预测模型进行调整。

优选的，如果用户在用完所述预测的业务使用量之后未结束业务，所述方法还包括：

接收业务系统发送的计费请求，触发重新根据用户对业务的历史使用记录，预测用户的业务使用量，将所述预测的业务使用量返回给所述业务系统。

优选的，所述利用用户对业务的历史使用记录，预测用户的业务使用量包括：

查询session管理系统，判断所述请求是否为首次接入的计费请求；

如果是，为所述用户建立session，在所述session中至少保存用户标识及初始化的预测次数，基于所述初始化的预测次数，利用用户对业务的历史使用记录，预测用户的业务使用量；

否则，取出所述用户的session，将所述预测次数进行加一操作，并基于所述加一后的预测次数，利用用户对业务的历史使用记录，预测用户的业务使用量。

优选的，所述用户对业务的历史使用记录包括用户的用户标识、接入时间、业务类型、接入时间类型、最大业务使用量、用户的平均业务使用量、预测次数和/或业务号码。

优选的，所述预置的预测模型包括：

神经网络、模糊神经网络、灰度预测、模糊预测和/或基于小波分析的预测。

一种实时计费系统，包括：

请求接收单元，用于接收业务系统发送的对用户进行计费的请求；

实时预测单元，用于采用预置的预测模型，利用用户对业务的历史使用记录，预测用户的业务使用量；

余额控制单元，用于计算所述预测的业务使用量所需的账户金额，并判断用户当前的账户余额是否充足；