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1、(10)申请公布号 CN 102215300 A (43)申请公布日 2011.10.12CN 102215300 A*CN102215300A*(21)申请号 201110135003.2(22)申请日 2011.05.24H04M 3/42(2006.01)(71)申请人 中国联合网络通信集团有限公司 地址 100033 北京市西城区金融大街 21 号(72)发明人 李卫 郭志斌 张云勇(74)专利代理机构 北京同立钧成知识产权代理 有限公司 11205 代理人 刘芳(54) 发明名称 电信业务推荐方法和系统(57) 摘要本发明提供一种电信业务推荐方法和系统， 其中方法包括 ： 获取电信业
2、务信息、 用户的身份 信息、 订购业务信息和上网日志信息 ； 根据所述 上网日志信息得到用户访问网页文档的主题标引 ； 根据所述用户访问网页文档主题标引和上网 日志信息建立用户兴趣模型 ； 根据所述用户兴趣 模型、 电信业务信息和订购业务信息， 获得用户兴 趣和电信业务的关联关系 ； 并根据所述用户兴趣 和电信业务的关联关系以及所述用户兴趣模型， 得到推荐业务列表， 对用户进行电信业务推荐。 本 发明实现了电信业务的精准营销， 同时提升用户 体验。(51)Int.Cl.(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请权利要求书 3 页 说明书 10 页 附图 4 页CN 1022153
3、09 A1/3 页21. 一种电信业务推荐方法， 其特征在于， 包括 ： 获取电信业务信息、 用户的身份信息、 订购业务信息和上网日志信息 ； 根据所述上网日志信息得到用户访问网页文档的主题标引 ； 根据所述用户访问网页文 档的主题标引和上网日志信息建立用户兴趣模型 ； 根据所述用户兴趣模型、 电信业务信息和订购业务信息， 获得用户兴趣和电信业务的 关联关系 ； 并根据所述用户兴趣和电信业务的关联关系以及所述用户兴趣模型， 得到推荐 业务列表， 对用户进行电信业务推荐。 2. 根据权利要求 1 所述的电信业务推荐方法， 其特征在于， 根据所述上网日志信息得 到用户访问网页文档主题标引， 包括
4、： 根据所述上网日志信息得到用户所访问的 URL 地址， 并根据所述 URL 地址查询 URL- 主 题映射库， 判断该 URL 地址对应的用户访问网页文档是否已经进行主题标引 ； 若是， 则直接 获得所述用户访问网页文档的主题标引 ； 否则， 使用网页采集器获取所述 URL 对应的用户访问网页文档， 并对所述用户访问网 页文档进行预处理， 得到规范化文本 ； 对所述规范化文本进行中文分词和英文词组辨认， 去 除非分类信息词， 得到带分词标识文本 ； 对所述带分词标识文本进行词频统计和特征权重 计算， 生成文本向量 ； 并对所述文本向量进行文本分类， 得到所述用户访问网页文档主题标 引 ； 将
5、所述用户访问网页文档主题标引存储到所述 URL- 主题映射库。 3. 根据权利要求 1 所述的电信业务推荐方法， 其特征在于， 根据所述用户访问网页文 档主题标引和上网日志信息建立用户兴趣模型， 包括 ： 所述用户兴趣模型中包括多个用户兴趣项， 所述用户兴趣项中包括兴趣类别、 与所述 兴趣类别对应的兴趣度 ； 所述用户兴趣的数量等于所述用户访问网页文档主题标引的数 量 ； 所述兴趣度与所述上网日志信息中的与所述兴趣类别对应的日志数量成正比， 与所述 上网日志信息中的与所述兴趣类别对应的日志数量的最近出现时间成反比。 4. 根据权利要求 3 所述的电信业务推荐方法， 其特征在于， 还包括 ： 对
6、所述兴趣度进行正规化处理， 得到正规兴趣度。 5. 根据权利要求 1 所述的电信业务推荐方法， 其特征在于， 根据所述用户兴趣模型、 电 信业务信息和订购业务信息， 获得用户兴趣和电信业务的关联关系， 包括 ： 根据所述用户兴趣模型、 电信业务信息和订购业务信息， 建立二维带权记录集合 ； 计算所述集合中各类兴趣的支持度 ； 计算所述集合中的兴趣和业务二维项集的支持 度 ； 根据所述各类兴趣的支持度以及二维项集的支持度， 得到用户兴趣和电信业务的关联 规则的置信度。 6. 根据权利要求 5 所述的电信业务推荐方法， 其特征在于， 根据所述用户兴趣和电信 业务的关联关系以及所述用户兴趣模型， 得
7、到推荐业务列表， 包括 ： 根据所述用户兴趣模型、 以及所述用户兴趣和电信业务的关联规则的置信度， 得到电 信业务推荐的可信度 ； 根据所述电信业务推荐的可信度， 将所待推荐业务排列， 生成所述推荐业务列表。 7. 根据权利要求 1-6 任一所述的电信业务推荐方法， 其特征在于， 还包括 ：权 利 要 求 书CN 102215300 ACN 102215309 A2/3 页3对电信业务推荐的效果进行评估， 并根据所述评估结果， 优化所述电信业务推荐。 8. 一种电信业务推荐系统， 其特征在于， 包括 ： 用户数据采集模块、 用户兴趣学习模块 和电信业务推荐模块 ； 所述用户数据采集模块， 用于
8、获取电信业务信息、 用户的身份信息、 订购业务信息和上 网日志信息 ； 所述用户兴趣学习模块， 用于根据所述上网日志信息得到用户访问网页文档的主题标 引 ； 根据所述用户访问网页文档的主题标引和上网日志信息建立用户兴趣模型 ； 所述电信业务推荐模块， 用于根据所述用户兴趣模型、 电信业务信息和订购业务信息， 获得用户兴趣和电信业务的关联关系 ； 并根据所述用户兴趣和电信业务的关联关系以及所 述用户兴趣模型， 得到推荐业务列表， 对用户进行电信业务推荐。 9. 根据权利要求 8 所述的电信业务推荐系统， 其特征在于， 所述用户兴趣学习模块包 括 ： 判断单元， 用于根据所述上网日志信息得到用户所
9、访问的URL地址， 并根据所述URL地 址查询 URL- 主题映射库， 判断该 URL 地址对应的用户访问网页文档是否已经进行主题标 引 ； 第一处理单元， 用于在所述判断单元的判断结果为是时， 直接获得所述主题标引 ； 第二处理单元， 用于在所述判断单元的判断结果为否时， 使用网页采集器获取所述 URL 对应的用户访问网页文档， 并对所述用户访问网页文档进行预处理， 得到规范化文本 ； 对所 述规范化文本进行中文分词和英文词组辨认， 去除非分类信息词， 得到带分词标识文本 ； 对 所述带分词标识文本进行词频统计和特征权重计算， 生成文本向量 ； 并对所述文本向量进 行文本分类， 得到所述用户
10、访问网页文档主题标引 ； 将所述用户访问网页文档主题标引存 储到所述 URL- 主题映射库。 10. 根据权利要求 8 所述的电信业务推荐系统， 其特征在于， 所述用户兴趣学习模块还 包括 ： 第一兴趣单元， 用于根据所述用户访问网页文档主题标引和上网日志信息建立用户兴 趣模型， 所述用户兴趣模型中包括多个用户兴趣项， 所述用户兴趣项中包括兴趣类别、 与所 述兴趣类别对应的兴趣度 ； 所述用户兴趣的数量等于所述用户访问网页文档主题标引的数 量 ； 所述兴趣度与所述上网日志信息中的与所述兴趣类别对应的日志数量成正比， 与所述 上网日志信息中的与所述兴趣类别对应的日志数量的最近出现时间成反比 ；
11、第二兴趣单元， 用于对所述兴趣度进行正规化处理， 得到正规兴趣度。 11. 根据权利要求 8 所述的电信业务推荐系统， 其特征在于， 所述电信业务推荐模块包 括 ： 集合单元， 用于根据所述用户兴趣模型、 电信业务信息和订购业务信息， 建立二维带权 记录集合 ； 处理单元， 用于计算所述集合中各类兴趣的支持度 ； 计算所述集合中的兴趣和业务二 维项集的支持度 ； 关联单元， 用于根据所述各类兴趣的支持度以及二维项集的支持度， 得到用户兴趣和 电信业务的关联规则的置信度 ； 可信单元， 用于根据所述用户兴趣模型、 以及所述用户兴趣和电信业务的关联规则的权 利 要 求 书CN 102215300
12、ACN 102215309 A3/3 页4置信度， 得到电信业务推荐的可信度 ； 推荐单元， 用于根据所述电信业务推荐的可信度， 将所待推荐业务排列， 生成所述推荐 业务列表。 12. 根据权利要求 8-11 任一所述的电信业务推荐系统， 其特征在于， 还包括 ： 推荐评估模块， 用于对用户进行电信业务推荐的效果进行评估， 得到评估结果 ； 推荐优化模块， 用于根据所述评估结果， 优化所述电信业务推荐。权 利 要 求 书CN 102215300 ACN 102215309 A1/10 页5电信业务推荐方法和系统技术领域0001 本发明涉及通信技术， 特别涉及一种电信业务推荐方法和系统。背景技术
13、0002 现阶段我国电信业务面临同质化竞争的市场压力， 使得发展新用户越来越困难 ；电信运营商正逐步从以往的依赖价格战等竞争手段吸引用户的粗放式经营， 向分众服务、 精细化经营转变， 纷纷建设自己的数据挖掘系统来辅助进行精准营销。0003 目前一般是基于电信用户的基本资料、 地理位置、 通信行为等数据的分析和挖掘，从中发现业务运营规律， 进而开展电信业务推荐。 该方法的弊端是， 没有考虑用户的兴趣爱 好， 用户的兴趣爱好无法直接从用户的基本资料、 地理位置、 通信行为等数据获得， 可能出 现用户对推荐的电信业务不感兴趣， 既使得用户体验较差， 又降低了电信业务推荐的成功 率。发明内容0004
14、本发明的目的是提供一种电信业务推荐方法和系统， 以基于用户兴趣进行电信业务推荐， 实现电信业务的精准营销。0005 本发明提供一种电信业务推荐方法， 包括 ：0006 获取电信业务信息、 用户的身份信息、 订购业务信息和上网日志信息 ；0007 根据所述上网日志信息得到用户访问网页文档的主题标引 ； 根据所述用户访问网页文档的主题标引和上网日志信息建立用户兴趣模型 ；0008 根据所述用户兴趣模型、 电信业务信息和订购业务信息， 获得用户兴趣和电信业务的关联关系 ； 并根据所述用户兴趣和电信业务的关联关系以及所述用户兴趣模型， 得到推荐业务列表， 对用户进行电信业务推荐。0009 本发明提供一
15、种电信业务推荐系统， 包括 ： 用户数据采集模块、 用户兴趣学习模块和电信业务推荐模块 ；0010 所述用户数据采集模块， 用于获取电信业务信息、 用户的身份信息、 订购业务信息和上网日志信息 ；0011 所述用户兴趣学习模块， 用于根据所述上网日志信息得到用户访问网页文档的主题标引 ； 根据所述用户访问网页文档的主题标引和上网日志信息建立用户兴趣模型 ；0012 所述电信业务推荐模块， 用于根据所述用户兴趣模型、 电信业务信息和订购业务信息， 获得用户兴趣和电信业务的关联关系 ； 并根据所述用户兴趣和电信业务的关联关系 以及所述用户兴趣模型， 得到推荐业务列表， 对用户进行电信业务推荐。00
16、13 本发明的电信业务推荐方法和系统， 通过对全业务运营环境下电信用户的上网行为的采集和分析， 充分挖掘用户兴趣及其与电信业务之间的关联关系， 基于用户兴趣开展 电信业务推荐， 实现电信业务的精准营销， 同时提升用户体验。说 明 书CN 102215300 ACN 102215309 A2/10 页6附图说明0014 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案， 下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍， 显而易见地， 下面描述中的附图是本发 明的一些实施例， 对于本领域普通技术人员来讲， 在不付出创造性劳动的前提下， 还可以根 据这些附图获得其他的附图。0015 图 1 为本发明电信业务推荐系统实施例的结构示意图 ；0016 图 2 为本发明电信业务推荐方法实施例的流程示意图 ；0017 图 3 为本发明电信业务推荐方法实施例中的生成文本分类器的流程示意图 ；0018 图 4 为本发明电信业务推荐方法实施例中的获得用户访问网页文档主题标引的流程示意图
