[发明专利]一种基于最大似然的通信网用户呼叫行为预测方法及装置

说明书

本发明涉及网络用户行为分析领域，尤其涉及一种基于最大似然的通信网用户呼叫行为预测方法及装置。一种基于最大似然的通信网用户呼叫行为预测方法，包括：分时段统计主叫号码的CDR数据，所述CDR数据包括通话频次和通话时长，并记录每个时段最大通话频次和最大通话时长；根据各时段主叫号码的通话频次及通话时长，构建该时段的通话频次‑概率密度分布曲线及通话时长‑概率密度分布曲线；根据通话频次‑概率密度分布曲线及通话时长‑概率密度分布曲线，预测主叫号码各时段的通话频次及通话时长。一种基于最大似然的通信网用户呼叫行为预测装置，包括：统计模块；构建模块；预测模块。本发明可以对用户呼叫行为进行预测。

技术领域

本发明涉及网络用户行为分析领域，尤其涉及一种基于最大似然的通信网用户呼叫行为预测方法及装置。

背景技术

随着移动互联网时代的到来以及移动智能设备的普及，传统的电信业务模式与用户能够获得的服务内容发生了显著变化。一方面，通信运营商可以给用户提供更为丰富的服务内容，各种新业务不断涌现；另一方面，用户可以根据自己的个人需求和喜好选择不同的服务内容与模式。电信运营商多元化的服务与用户数据的迅速增长产生了海量的用户数据。这些海量数据中包含着丰富的用户行为信息，蕴含有巨大的价值。针对电信网用户呼叫行为的预测方法，对于通信管理部门准确把握用户行为动态以及运营商的个性化业务推荐具有重要的实用价值。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于最大似然的通信网用户呼叫行为预测方法及装置，预测用户的呼叫行为。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于最大似然的通信网用户呼叫行为预测方法，包括以下步骤：

步骤1：分时段统计主叫号码的CDR数据，所述CDR数据包括通话频次和通话时长，并记录每个时段最大通话频次和最大通话时长；

步骤2：根据各时段主叫号码的通话频次及通话时长，构建该时段的通话频次-概率密度分布曲线及通话时长-概率密度分布曲线；

步骤3：根据通话频次-概率密度分布曲线及通话时长-概率密度分布曲线，预测主叫号码各时段的通话频次及通话时长。

优选地，在所述步骤1之前还包括：

设定预测时间间隔为T，将一天划分为24/T个时段。

优选地，所述步骤2包括：

步骤2.1：计算各时段的平均通话频次；

步骤2.2：构建通话频次-概率密度分布曲线：

其中，i为时段，且i＝1,2,...,24/T，x为时段i的通话频次，λ为时段i的平均通话频次；

步骤2.3：计算各时段的平均通话时长；

步骤2.4：构建通话时长-概率密度分布曲线：

其中，i为时段，且i＝1,2,...,24/T，x为时段i的通话时长，λ为时段i的平均通话时长，x和λ的单位为分钟。

优选地，所述步骤2.2中的λ，对于λ>8，平均通话频次过大，平均通话频次趋于稳定值λ；所述步骤2.4中的λ，对于λ>120，平均通话时长过大，平均通话时长趋于稳定值λ。

优选地，所述步骤3包括：

步骤3.1：分别把各时段的通话频次-概率密度分布曲线进行离散化处理；

步骤3.2：使用累积法将各时段各个通话频次的概率逐项累积，生成该通话频次范围内的(0，1)上的均匀分布随机浮点数，根据浮点数所属的区间范围确定通话频次的预测值；