[发明专利]一种基于通话的亲友圈关系识别方法

说明书

一种基于通话的亲友圈关系识别方法，包括有：提取话单数据，计算每两个用户之间的通话指标，并据此判断每两个用户之间是否存在频繁通话关系；将相互之间存在频繁通话关系的k个用户构成一个k项用户集，然后基于多个k项用户集，并采用聚类算法生成若干个k+1项用户集：判断每两个k项用户集中是否存在k‑1个相同用户、且唯一不同的用户之间存在频繁通话关系，如果是，则将所述两个k项用户集中的所有不重复的用户构成一个k+1项用户集，所述k+1项用户集中的所有用户之间是亲友圈关系。本发明属于网络通信技术领域，能基于用户之间的通信指标，从海量用户之间挖掘出由相互之间频繁通信的用户所组成的亲友圈，从而实现个性化营销。

技术领域

本发明涉及一种基于通话的亲友圈关系识别方法，属于网络通信技术领域。

背景技术

亲友圈是一个相互之间保持着频繁联系的用户集团，亲友圈内用户之间的联系具有以下特点:较多的通话次数、较长的通话时长等等，通过挖掘相互之间频繁通信的亲友圈，可以有助于挖掘潜在的用户集团，从而实现个性化营销。

目前，各网络运营商也相继推出了“亲友圈”相关业务，例如通过用户主动签约“亲情号码”业务来发现亲友圈，这种亲友圈是易于理解和易于发现的，但现网中更多用户并未签约有相关业务，因此识别出这些隐藏于现网海量数据下的、难以直观识别的亲友圈，是一件极其复杂的工作。如何利用用户之间的通话次数、通话时间等通信指标，从海量用户之间挖掘出由相互之间频繁联系的用户所组成的亲友圈，从而实现个性化营销，是当前技术人员急需解决的技术问题，目前还未发现有效的技术解决方案。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于通话的亲友圈关系识别方法，能基于用户之间的通信指标，从海量用户之间挖掘出由相互之间频繁通信的用户所组成的亲友圈，从而实现个性化营销。

为了达到上述目的，本发明提供了一种基于通话的亲友圈关系识别方法，包括有：

步骤一、提取话单数据，计算每两个用户之间的通话指标，并据此判断每两个用户之间是否存在频繁通话关系；

步骤二、将相互之间存在频繁通话关系的k个用户构成一个k项用户集，然后基于多个k项用户集，并采用聚类算法生成若干个k+1项用户集：判断每两个k项用户集中是否存在k-1个相同用户、且唯一不同的用户之间存在频繁通话关系，如果是，则将所述两个k项用户集中的所有不重复的用户构成一个k+1项用户集，所述k+1项用户集中的所有用户之间是亲友圈关系。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明能先根据用户之间的若干通话指标来构成由k个用户所组成的较小亲友圈，再通过计算，从海量数据中识别出由k+1个用户所组成的较大亲友圈，从而实现个性化营销；本发明还进一步通过计算通话指标阈值、或构建分类模型两种不同方式，准确筛选出相互之间存在频繁通话关系的两个用户；本发明还可以首先基于两个用户的频繁通话关系来构成基本的2项用户集，然后再进行层层聚类，不断识别出越来越多数量的用户所构成的多项用户集(即亲友圈)；在对k项用户集进行聚类时，本发明按照前k-1位用户进行分组，在每个分组内生成新的k+1项用户集，同时，k项用户集中的用户均按照一定次序排序，不仅有效减小算法时间复杂度，也能保证不会遗漏任何一个可能的k+1项用户集，从而有效减少了本发明的运行时间，具有较高的可行性。

附图说明

图1是本发明一种基于通话的亲友圈关系识别方法的流程图。

图2是从采集到的通话记录中提取签约有亲情号码的用户的通话记录，并根据亲情号码用户的通话指标值来计算通话指标阈值，从而准确筛选出相互之间存在频繁通话关系的两个用户的具体操作流程图。

图3是构建分类模型，以两个用户之间的通话指标作为输入，并将两个用户之间是否存在频繁通话关系作为目标变量，从而准确筛选出相互之间存在频繁通话关系的两个用户的具体操作流程图。

图4是步骤二的具体操作流程图。