隨著移動通信網絡的逐步完善,家庭用戶業(yè)務市場在不斷擴大,已成為國內運營商新的戰(zhàn)略發(fā)展方向之一。但是,目前移動通信領域對家庭群體的研究還不成熟,相關算法模型還比較少,而且大多基于數理統(tǒng)計等對用戶關系進行刻畫,很難滿足家庭業(yè)務營銷的需求。傳統(tǒng)解決方案忽視了用戶群體之間的行為關聯(lián)關系,不能有效地區(qū)分家庭成員與同事、朋友等強關聯(lián)關系群體之間的異同點。同時,傳統(tǒng)解決方案在基站信令數據的處理上需要耗費較大的內存資源,而且時間代價較高。因此,本課題對家庭用戶關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、應用場景局限等難點。本課題基于數據變現(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)方案中需要人工構建大量特征指標的工程代價。同時,本課題設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求和,降低了服務器內存資源需求,并且通過引入網絡表示學習實現(xiàn)了移動通信用戶混合關系網絡的聯(lián)合訓練,進一步提升了家庭關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,設計了一種家庭成員角色識別方案,對家庭關系模型識別結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,本課題基于構建的家庭關系識別模型進行了多業(yè)務模塊的設計,實現(xiàn)了家庭用戶業(yè)務營銷的統(tǒng)一化運營,為以后的多種家庭業(yè)務需求提供了基礎技術支撐。
【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域內的用戶關系識別研宄的主要工作進行了逡逑歸納總結，并對相關的技術研究點進行了詳細介紹，如圖２－１所示，為構建家庭逡逑關系識別模型提供了基礎技術支撐。逡逑移動通信領域用戶關系識別逡逑邐１邐邋邐ｘ邐逡逑基于亞務屬性特征邐基于網絡拓撲結構逡逑（Ｄ邋（Ｄ邋②（５）②逡逑圖２－１移動通信領域用戶關系識別的主要研究點逡逑２．２基于業(yè)務屬性特征的用戶關系識別逡逑本小節(jié)中，我們分析了目前基于用戶業(yè)務屬性特征的關系識別方法，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聯(lián)關系識別逡逑基于用戶交往圈的用戶關系識別，首先是基于用戶的業(yè)務數據進行交往圈的逡逑構建，然后基于生成的交往圈進行用戶關聯(lián)特征重要度的衡量，提取較重要的業(yè)逡逑務屬性特征，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，并通過實驗設定合適的閾值，最終采用決策樹算法進行用戶的關系識別。逡逑２．２．１．１用戶交往圈構建逡逑如圖２－２所示，用戶交往圈的構建流程一般分為以下幾個步驟：基于用戶業(yè)逡逑務數據的寬表生成、初步的交往圈數據集構建、交往圈數據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域內的用戶關系識別研宄的主要工作進行了逡逑歸納總結，并對相關的技術研究點進行了詳細介紹，如圖２－１所示，為構建家庭逡逑關系識別模型提供了基礎技術支撐。逡逑移動通信領域用戶關系識別逡逑邐１邐邋邐ｘ邐逡逑基于亞務屬性特征邐基于網絡拓撲結構逡逑（Ｄ邋（Ｄ邋②（５）②逡逑圖２－１移動通信領域用戶關系識別的主要研究點逡逑２．２基于業(yè)務屬性特征的用戶關系識別逡逑本小節(jié)中，我們分析了目前基于用戶業(yè)務屬性特征的關系識別方法，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聯(lián)關系識別逡逑基于用戶交往圈的用戶關系識別，首先是基于用戶的業(yè)務數據進行交往圈的逡逑構建，然后基于生成的交往圈進行用戶關聯(lián)特征重要度的衡量，提取較重要的業(yè)逡逑務屬性特征，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，并通過實驗設定合適的閾值，最終采用決策樹算法進行用戶的關系識別。逡逑２．２．１．１用戶交往圈構建逡逑如圖２－２所示，用戶交往圈的構建流程一般分為以下幾個步驟：基于用戶業(yè)逡逑務數據的寬表生成、初步的交往圈數據集構建、交往圈數據集的特征重要度評估、逡逑交往圈中用

剔除冗余數據后，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特征屬性分布情況來評估指標權重大小的方法，一般來說，特征指標的離散逡逑程度越大，該特征對數據集評價的重要度越高。熵值法的流程主要如圖２－３所示，逡逑主要包括數據歸一化、異質指標同質化、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、特征屬性的權重輸出等。逡逑（輸入數據ｊ邐邐逡逑＜正向指標（越大越好）：逡逑邐３：邐邋，一邋＾0－ｍｉｎ（Ａ：；）逡逑數據標準歸邋＜＜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逡逑性的權重邐３邋ｓｙ＝１１邋－邋ｅｊ逡逑邐Ｊ逡逑圖２－３熵值法求權重流程逡逑２．２．１．３基于決策樹算法的用戶關系識別逡逑決策樹算法是機器學習中比較常用的一種預測模型，它本質上反映了特征屬逡逑性與特征值之間的映射關系［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，每條路徑代表根據設定的特征閾值進行劃分，而葉子節(jié)點則對應根據設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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本文編號：2812903