隨著移動通信網(wǎng)絡(luò)的逐步完善,家庭用戶業(yè)務(wù)市場在不斷擴大,已成為國內(nèi)運營商新的戰(zhàn)略發(fā)展方向之一。但是,目前移動通信領(lǐng)域?qū)彝ト后w的研究還不成熟,相關(guān)算法模型還比較少,而且大多基于數(shù)理統(tǒng)計等對用戶關(guān)系進行刻畫,很難滿足家庭業(yè)務(wù)營銷的需求。傳統(tǒng)解決方案忽視了用戶群體之間的行為關(guān)聯(lián)關(guān)系,不能有效地區(qū)分家庭成員與同事、朋友等強關(guān)聯(lián)關(guān)系群體之間的異同點。同時,傳統(tǒng)解決方案在基站信令數(shù)據(jù)的處理上需要耗費較大的內(nèi)存資源,而且時間代價較高。因此,本課題對家庭用戶關(guān)系識別進行了深入研究,旨在解決傳統(tǒng)方案中存在的識別準確率低、工程成本高、應(yīng)用場景局限等難點。本課題基于數(shù)據(jù)變現(xiàn)能力平臺對移動通信用戶的語音通話行為、基站信令軌跡等進行了綜合分析,充分挖掘家庭成員群體的行為特征模式,對不同用戶群體的特征進行了細粒度刻畫。然后,基于GBDT和LR融合模型實現(xiàn)了家庭成員候選集的提取,降低了傳統(tǒng)方案中需要人工構(gòu)建大量特征指標的工程代價。同時,本課題設(shè)計了一種合理的基站信令軌跡的向量表征形式,即采用時空分割的方式來對基站軌跡向量進行加權(quán)求和,降低了服務(wù)器內(nèi)存資源需求,并且通過引入網(wǎng)絡(luò)表示學習實現(xiàn)了移動通信用戶混合關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合訓練,進一步提升了家庭關(guān)系成員識別的準確率。另外,本課題通過對移動通信用戶的屬性特征進行分析,設(shè)計了一種家庭成員角色識別方案,對家庭關(guān)系模型識別結(jié)果的合理性進行了有效評估,縮短了傳統(tǒng)方案中模型效果評估周期。最后,本課題基于構(gòu)建的家庭關(guān)系識別模型進行了多業(yè)務(wù)模塊的設(shè)計,實現(xiàn)了家庭用戶業(yè)務(wù)營銷的統(tǒng)一化運營,為以后的多種家庭業(yè)務(wù)需求提供了基礎(chǔ)技術(shù)支撐。
【學位單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TN929.5
【部分圖文】：

２．１引言逡逑本章節(jié)對近些年來移動通信領(lǐng)域內(nèi)的用戶關(guān)系識別研宄的主要工作進行了逡逑歸納總結(jié)，并對相關(guān)的技術(shù)研究點進行了詳細介紹，如圖２－１所示，為構(gòu)建家庭逡逑關(guān)系識別模型提供了基礎(chǔ)技術(shù)支撐。逡逑移動通信領(lǐng)域用戶關(guān)系識別逡逑邐１邐邋邐ｘ邐逡逑基于亞務(wù)屬性特征邐基于網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)逡逑（Ｄ邋（Ｄ邋②（５）②逡逑圖２－１移動通信領(lǐng)域用戶關(guān)系識別的主要研究點逡逑２．２基于業(yè)務(wù)屬性特征的用戶關(guān)系識別逡逑本小節(jié)中，我們分析了目前基于用戶業(yè)務(wù)屬性特征的關(guān)系識別方法，主要包逡逑括基于用戶交往圈、基于移動通信用戶移動軌跡等。逡逑２．２．１基于用戶交往圈的關(guān)聯(lián)關(guān)系識別逡逑基于用戶交往圈的用戶關(guān)系識別，首先是基于用戶的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行交往圈的逡逑構(gòu)建，然后基于生成的交往圈進行用戶關(guān)聯(lián)特征重要度的衡量，提取較重要的業(yè)逡逑務(wù)屬性特征，并剔除冗余特征。最后，通過聚類分析等挖掘出有區(qū)分度的特征屬逡逑性，并通過實驗設(shè)定合適的閾值，最終采用決策樹算法進行用戶的關(guān)系識別。逡逑２．２．１．１用戶交往圈構(gòu)建逡逑如圖２－２所示，用戶交往圈的構(gòu)建流程一般分為以下幾個步驟：基于用戶業(yè)逡逑務(wù)數(shù)據(jù)的寬表生成、初步的交往圈數(shù)據(jù)集構(gòu)建、交往圈數(shù)據(jù)集的特征重要度評估、逡逑交往圈中用

２．１引言逡逑本章節(jié)對近些年來移動通信領(lǐng)域內(nèi)的用戶關(guān)系識別研宄的主要工作進行了逡逑歸納總結(jié)，并對相關(guān)的技術(shù)研究點進行了詳細介紹，如圖２－１所示，為構(gòu)建家庭逡逑關(guān)系識別模型提供了基礎(chǔ)技術(shù)支撐。逡逑移動通信領(lǐng)域用戶關(guān)系識別逡逑邐１邐邋邐ｘ邐逡逑基于亞務(wù)屬性特征邐基于網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)逡逑（Ｄ邋（Ｄ邋②（５）②逡逑圖２－１移動通信領(lǐng)域用戶關(guān)系識別的主要研究點逡逑２．２基于業(yè)務(wù)屬性特征的用戶關(guān)系識別逡逑本小節(jié)中，我們分析了目前基于用戶業(yè)務(wù)屬性特征的關(guān)系識別方法，主要包逡逑括基于用戶交往圈、基于移動通信用戶移動軌跡等。逡逑２．２．１基于用戶交往圈的關(guān)聯(lián)關(guān)系識別逡逑基于用戶交往圈的用戶關(guān)系識別，首先是基于用戶的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行交往圈的逡逑構(gòu)建，然后基于生成的交往圈進行用戶關(guān)聯(lián)特征重要度的衡量，提取較重要的業(yè)逡逑務(wù)屬性特征，并剔除冗余特征。最后，通過聚類分析等挖掘出有區(qū)分度的特征屬逡逑性，并通過實驗設(shè)定合適的閾值，最終采用決策樹算法進行用戶的關(guān)系識別。逡逑２．２．１．１用戶交往圈構(gòu)建逡逑如圖２－２所示，用戶交往圈的構(gòu)建流程一般分為以下幾個步驟：基于用戶業(yè)逡逑務(wù)數(shù)據(jù)的寬表生成、初步的交往圈數(shù)據(jù)集構(gòu)建、交往圈數(shù)據(jù)集的特征重要度評估、逡逑交往圈中用

剔除冗余數(shù)據(jù)后，我們采用熵值法來衡量特征屬性的區(qū)分度。熵值法是一種逡逑根據(jù)特征屬性分布情況來評估指標權(quán)重大小的方法，一般來說，特征指標的離散逡逑程度越大，該特征對數(shù)據(jù)集評價的重要度越高。熵值法的流程主要如圖２－３所示，逡逑主要包括數(shù)據(jù)歸一化、異質(zhì)指標同質(zhì)化、各特征維度下樣本分布比例、各特征屬逡逑性的熵值計算、計算各屬性特征的差異系數(shù)、特征屬性的權(quán)重輸出等。逡逑（輸入數(shù)據(jù)ｊ邐邐逡逑＜正向指標（越大越好）：逡逑邐３：邐邋，一邋＾0－ｍｉｎ（Ａ：；）逡逑數(shù)據(jù)標準歸邋＜＜邐邋ｌＪ邋ｍａｘ（ｘｊ）邋－邋ｍｉｎ（Ｘｊ）逡逑—化邐負向指標（越小越好）：逡逑，二邋ｍａｘ（ｘｙ）逡逑廣邐邋ｖ邐１１邋ｍａｘ＾ｘｊ）邋—邋ｍｉｎ（Ａ：；）逡逑ｆ、邋Ｘｕ邐｜屬性ｉ在本邐邐Ｊ逡逑ｆｖｘｉｊ）邋＝邋Ｖｍ邋￣邋邐＾屬性中的占逡逑Ｚａｉ邋＝邋ｌ＾ｉｊ邐比逡逑邐Ｊ邋邐逡逑ｘ邋ｌｎ（／（ｘｉｙ））邐」計算ｊ榐逡逑ｅＪ＝邐Ｊ一１邋性＿值逡逑邐Ｉ邐逡逑計算每類屬Ｌ逡逑性的權(quán)重邐３邋ｓｙ＝１１邋－邋ｅｊ逡逑邐Ｊ逡逑圖２－３熵值法求權(quán)重流程逡逑２．２．１．３基于決策樹算法的用戶關(guān)系識別逡逑決策樹算法是機器學習中比較常用的一種預(yù)測模型，它本質(zhì)上反映了特征屬逡逑性與特征值之間的映射關(guān)系［１１］。如圖２－４所示，決策樹中的每個節(jié)點代表特征實逡逑體對象，每條路徑代表根據(jù)設(shè)定的特征閾值進行劃分，而葉子節(jié)點則對應(yīng)根據(jù)設(shè)逡逑定的特征閾值劃分生成的類別標簽輸出。決策樹算法相比于其他的分類算法，具逡逑有易于理解、實現(xiàn)簡單等優(yōu)點

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