[发明专利]通信网络中的方法和装置

说明书

技术领域

本发明一般地涉及一种方法和装置，用于以高效和易懂的方式向接收第三方提供与通信网络中的终端用户有关的信息。

背景技术

随着信息通信技术的出现，已经开发了支持多媒体通信的不同类型的移动和固定终端，用于使得用户能够消费多媒体服务。同样，正在针对终端用户持续开发涉及各种媒体类型的通信的新服务，以提高他们的通信终端的使用领域。在下面的正文中，术语“用户服务”一般地代表可以针对通信终端的用户激活的任何类型的服务。用户服务因此以某种方式与用户有关，例如，服务取决于用户的地理位置、终端类型、地址列表的使用，等等。

最近，已经设计了用于创建和提供相关的且可能是有吸引力的服务的解决方案，所述服务已经针对不同服务消费者、根据他们的兴趣和在不同情形下的需要进行了适配。因此，可以针对各个用户，基于他们的用户简档和/或当前情形，定制这些用户服务。一些示例是广告和个性化电视。已经提出了解决方案，用于管理具有类似行为的用户组或“群”以及用于使各种用户服务适于这些用户组的公共特性。WO 06/115442(爱立信)公开了一种机制，其中可以通过提供相关上下文信息来满足用户组的具体需求，所述相关上下文信息已适于用户组的特定兴趣和需求。

针对用户和用户组的差异化适配可以取决于并且要求：服务提供商能够以有用的方式使用与用户的简档、当前情形、以及先前行为和习惯有关的信息。可以使用最近已经开发的各种数据挖掘技术从不同的源提取这种信息，所述源通常是通信网络中可用的业务数据，即，与执行的呼叫或其他会话(诸如SMS(短消息服务)、MMS(多媒体消息服务)、IMS会活，等等)有关的信息。例如，所谓的“机器学习”(ML)算法和工具可以用于从可用业务数据中提取关于用户的相关和有用信息，所述可用业务数据可由运营商在开发和引入新服务时使用。

因此，一般可以从收费数据记录(CDR)得到大量的业务数据，通常针对网络生成和存储所述收费数据记录，以支持对执行的呼叫和会话的收费。还可以通过各种业务分析设备(诸如，可以安装在网络中的通信节点上的深度分组检查(DPI)分析器)，获得业务数据。此外，在一些情况下，可以由DPI数据生成CDR数据。业务可以涉及能够以这种方式检测到的各种通信服务，诸如语音、SMS、MMS、对等服务、下载、流传输，等等。

还可以使用数据挖掘引擎(DME)，DME使用各种数据挖掘和机器学习算法收集业务数据以及从中提取用户信息。取决于不同用户彼此间已经执行的通信的量和类型、以及进行呼叫和会话时的时刻、持续时间和位置，DME甚至可以用于获取与这些用户之间的社会关系有关的信息，以及甚至那些关系的“强度”。

然而，上述数据挖掘和机器学习算法通常提供相当“原始的”输出数据，所述输出数据对于外部的或内部的不同接收方(诸如服务提供商等等)而言可能难以解释和理解。业务数据还可能源自不同的通信技术，从而根据上述算法产生不同的结果。另外，还没有定义和建立有用的通用且一致的“语言”，用于以任意数据接收方能理解的统一的或标准的方式来描述例如不同类型的服务使用和社会关系。作为结果，目前的DME的输出数据可能被不同的接收方进行相当不同的解释，和/或可能甚至根本不被正确理解或者不能精确理解。

DME数据还经常以需要特殊知识才能理解的通信技术特定的术语来表示。因此，为了正确解释、处理和描述DME输出数据而聘用数据挖掘和通信技术的专家并不罕见。这些人因此应该在解释数据挖掘结果以及行为科学等方面非常有成就。聘用这样的专家可能是昂贵的或者甚至是不可能的。此外，不同的专家可能以不同的方式用不一致的术语来描述DME输出数据。

图1示出了根据现有技术数据挖掘如何用于通信网络的示例。数据挖掘引擎(DME)100包括：各种机器学习算法(MLA:s)100a，用于处理从所谓的“挖掘对象存储库”(MOR)102提供的业务数据(TD)。MOR 102以上述方式间歇地或者更连续地收集CDR信息以及DPI信息。在处理业务数据之后，DME 100向多个第三方104(A、B、C……，例如不同的服务据供商)提供原始输出数据，并且这样的DME数据可能难以解释和使用，如上所述。因此，如何解释和使用来自DME 100的输出数据(例如，用户简档、社会网络、用户段等方面)取决于接收第三方104，这可能需要相当多的努力和技巧。

发明内容

本发明的目的是解决上面概述的问题中的至少一些问题。因此，目的是基于终端用户的通信习惯和服务使用，提供有用且可理解的与网络中的终端用户有关的信息。这些目的和其他目的可以主要通过根据所附独立权利要求的解决方案来实现。