[发明专利]高速用户的识别方法、装置和计算机可读存储介质

说明书

本公开涉及一种高速用户的识别方法、装置和计算机可读存储介质，涉及移动通信技术领域。该方法包括：获取待识别话单中用户在单位时间内途经的基站数；将基站数大于第一阈值的用户确定为高速用户样本；提取待识别话单中的待识别用户的用户信息、位置移动信息和在单位时间内的途经基站信息；将用户信息、途经基站信息和位置移动信息输入机器学习模型，以确定待识别用户是否为疑似高速用户；通过比较疑似高速用户途经不同基站的时间差和高速用户样本途经不同基站的时间差，确定疑似高速用户是否为高速用户。本公开的技术方案能够扩大适用范围、提高识别的准确率。

技术领域

本公开涉及移动通信技术领域，特别涉及一种高速用户的识别方法、高速用户的识别装置和计算机可读存储介质。

背景技术

五高场景(高铁、高速、高校、高价值、高密度)下的无线网络建设和优化是运营商在无线领域的重点课题。如何识别跟踪高速典型场景下用户(即高速用户)，以对高速场景的网络覆盖和质量进行评估，决定了运营商是否能提供更好的无线网络服务。

在相关技术中，通过定期路测来获取高速沿线的信号覆盖和感知情况；或者通过站台的车次、位置信息进行预过滤；或者采用固定的速度阈值进行用户筛选和识别；或者通过对接外部票务系统进行高速用户识别。

发明内容

本公开的发明人发现上述相关技术中存在如下问题：依赖外部数据和设施的支持，导致适用范围小；仅通过速度进行识别，导致识别准确率低。

鉴于此，本公开提出了一种高速用户的识别技术方案，能够扩大适用范围、提高识别准确率。

根据本公开的一些实施例，提供了一种高速用户的识别方法，包括：获取待识别话单中用户在单位时间内途经的基站数；将所述基站数大于第一阈值的用户确定为高速用户样本；提取所述待识别话单中的待识别用户的用户信息、位置移动信息和在单位时间内的途经基站信息；将所述用户信息、所述途经基站信息和所述位置移动信息输入机器学习模型，以确定所述待识别用户是否为疑似高速用户；通过比较所述疑似高速用户途经不同基站的时间差和所述高速用户样本途经不同基站的时间差，确定所述疑似高速用户是否为高速用户。

在一些实施例中，还通过比较所述疑似高速用户途经不同基站的顺序和不同基站的预设排列顺序，确定所述疑似高速用户是否为高速用户。

在一些实施例中，将所述待识别话单中的各基站组合为多个基站对，所述基站对中包括两个不同基站；获取所述高速用户样本途经各基站对的时间差；计算多个所述高速用户样本途经所述各基站对的时间差的均值和方差；根据所述时间差的均值和方差，确定所述各基站对的时间差范围；在所述疑似高速用户途经基站对的时间差落在该基站对的所述时间差范围内的情况下，将该基站对确定为匹配基站对。

在一些实施例中，在所述疑似高速用户途经基站对中两个基站的顺序与这两个基站的预设排列顺序一致的情况下，将该基站对确定为正序基站对；在所述匹配基站对的数量与途经总数的比值大于第二阈值，且所述正序基站对的数量与所述途经总数的比值大于第三阈值的情况下，确定所述疑似高速用户为高速用户，所述途经总数为所述疑似高速用户途经基站对的总数；或者在所述匹配基站对的数量与所述途经总数的比值大于所述第二阈值，且所述正序基站对的数量与所述途经总数的比值小于第四阈值的情况下，确定所述疑似高速用户为高速用户，所述第四阈值小于所述第三阈值。

在一些实施例中，该方法还包括：按照经纬度将高速路段所在区域划分为多个栅格；确定各栅格内主小区的ID以获取基站列表；提取所述基站列表中基站的话单作为所述待识别话单。

在一些实施例中，所述用户信息包括：是否为外省用户；所述途经基站信息包括：经过的高铁基站数量、经过的非高铁基站数量、经过的高铁基站数量占比、经过的基站数中的多项；所述位置移动信息包括：最大经纬度偏移距离、在单位时间内的最大经纬度偏移。