[发明专利]一种流量包匹配方法及装置

权利要求书

1.一种流量包匹配方法，其特征在于，包括：

从数据仓库中获取原始用户数据；

从所述原始数据中筛选得到用户数据，所述用户数据包括话费数据、流量使用数据、语音数据和流量包订购信息；

对所述用户数据进行特征工程，得到样本数据；

根据所述样本数据和至少一个最优模型，确定与所述用户数据匹配的流量包。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述最优模型为多个；所述根据所述样本数据和至少一个最优模型，确定与所述用户数据匹配的流量包，包括：

将所述样本数据分别输入各个最优模型中，得到各个最优模型的输出结果，所述输出结果为流量包；

根据所述各个最优模型的输出结果和预设的权重，确定与所述用户数据匹配的流量包；或者，从所述各个最优模型的输出结果中，确定相同的输出结果的数量，选择出数量最大的输出结果作为与所述用户数据匹配的流量包。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述最优模型的训练步骤包括：

获取历史用户数据，并对所述历史用户数据进行特征工程，得到历史样本数据；

按照预设比例，将所述历史样本数据分割为训练数据和验证数据；

将所述训练数据分为N组，并根据N组训练数据分别训练预设的N个模型，N为大于2的整数；

根据所述验证数据分别计算所述N个模型的评价参数，并根据所述评价参数确定至少一个最优模型。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，获取历史用户数据之后、对所述历史用户数据进行特征工程，得到历史样本数据之前，还包括数据预处理步骤，所述数据预处理步骤包括：

将所述历史用户数据的类型转换为数字类型；

对所述转换后的历史用户数据进行数据探索；

对完成数据探索的历史用户数据进行数据属性规约。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，对完成数据探索的历史用户数据进行数据属性规约之后，所述预处理步骤还包括：

对完成数据属性规约的历史用户数据进行归一化处理。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取历史用户数据之前，还包括数据准备步骤，所述数据准备步骤包括：从数据仓库中获取原始的历史用户数据，从所述原始的历史数据中筛选得到历史用户数据，并将所述历史用户数据存储至所述数据仓库内；

所述获取历史用户数据具体包括：从所述数据仓库中获取历史用户数据。

7.如权利要求3所述的方法，其特征在于，N等于4，预设的4个模型包括：逻辑回归模型、决策树模型、随机森林模型和Xgboost模型。

8.一种服务器，其特征在于，包括：获取模块、筛选模块、特征工程模块和匹配模块，

所述获取模块用于，从数据仓库中获取原始用户数据；

所述筛选模块用于，从所述原始数据中筛选得到用户数据，所述用户数据包括话费数据、流量使用数据、语音数据和流量包订购信息；

所述特征工程模块用于，对所述用户数据进行特征工程，得到样本数据；

所述匹配模块用于，根据所述样本数据和至少一个最优模型，确定与所述用户数据匹配的流量包。

9.如权利要求8所述的服务器，其特征在于，所述最优模型为多个；所述匹配模块具体用于，将所述样本数据分别输入各个最优模型中，得到各个最优模型的输出结果，所述输出结果为流量包；根据所述各个最优模型的输出结果和预设的权重，确定与所述用户数据匹配的流量包；或者，从所述各个最优模型的输出结果中，确定相同的输出结果的数量，选择出数量最大的输出结果作为与所述用户数据匹配的流量包。