一种基于位置人群特征的位置推荐方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于位置人群特征的位置推荐方法和系统。所述方法包括：S1，将待测区域中所有的基站扇区网格化，并对网格进行标识；S2，采集待测区域的全量用户实时信令数据，并根据信令数据找出在网格化区域中出现的移动用户；S3，给每个网格中出现的移动用户打上标签，并统计每个网格标识下每个网格具有各类标签的用户数量；S4，根据S3的统计结果将每个基站扇区中的移动用户聚类，得到基站扇区的位置人群特征；S5，根据位置人群特征为营销活动选址提供位置推荐信息。本发明专利技术一种基于位置人群特征的位置推荐方法和系统，解决了现有技术中存在的需要线下人工采集数据，造成效率低且准确度不高的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及营销活动选址，具体涉及一种基于位置人群特征的位置推荐方法和系统。
技术介绍
针对营销活动、线下选址、人群聚类等一系列策划方案活动，传统方法都是采取市场调研法，即通过线下人工采集几个微观的市场因素，包括测量人群密度、人群特点、调研收入消费水平以及人群偏好等。但是调研法通常耗时长，人力物力消耗严重，且某些市场因素难以保证准确，覆盖面低。随着移动互联网的迅速普及和信息技术的迅速发展，这类信息已经可以处理和加工、应用模型、挖掘分析。在现有技术中，一种是根据标准人体模板数据库中的信息扫描获得当前帧视频图像中的人体模板，然后判断获取到的人体模板的前行方向是朝向第一方向还是第二方向，当判定上述人体模板的前行方向为第一方向时将第一方向计数加一，当判定上述人体模板的前行方向为第二方向时将第二方向计数加一，经过上述步骤可以准确的统计监控通道内的来往人数，不会因为人流量较大而造成统计误差，也不需要破坏地面同时降低了监控成本。而这种方法，最主要的缺点是需要专门视频捕获设备，整体投入大，实施周期长，同时不利于大面积推广。再者，这种技术只简单的解决了人流数量统计的问题，对于人流中的个体行为无法分析。另一种是通过对GIS系统功能特点和在实践中的运用，结合超市在中国地区的发展态势和面临的激烈竞争。分析了GIS系统对超市选址的直观性、信息量统计的便捷性。提出了连锁超市的选址销售模型提出的解决选址模型<br>的思路，即在GIS地理信息系统的支持下，对提取的指标和建立的模型用可视化的方法来清晰、直观地解决选址问题。这种通过GIS技术的应用进行选址推荐，可以直观的展现所有地理位置信息的优劣对比，但在当今商业竞争逐步激烈，甚至白热化的情况下，不结合受众群体或潜在客户的日常行为和消费习惯进行综合分析判断，其推荐的精度会非常的低。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于位置人群特征的位置推荐方法和系统，解决了现有技术中存在的需要线下人工采集数据，造成效率低且准确度不高的问题。本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种基于位置人群特征的位置推荐方法，包括：S1，将待测区域中所有的基站扇区网格化，并对网格进行标识；S2，采集待测区域的实时信令数据，并根据所述信令数据找出在网格化区域中出现的移动用户；S3，给每个网格中出现的移动用户打上标签，并统计每个网格标识下所述每个网格具有各类标签的用户数量；S4，根据S3的统计结果将每个所述基站扇区中的移动用户聚类，得到所述基站扇区的位置人群特征；S5，根据所述位置人群特征为营销活动选址提供位置推荐信息。本专利技术的有益效果是：通过采集移动通信基站信息，得到客户实时位置，通过统计，可以快速得到某地点或地域的人流量情况，基于位置打上标签；将移动用户进行聚类，形成此位置的人群特征；基于此位置的人群特征，提供给业务推荐的依据，可以不受区域范围限制。在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进:进一步，所述步骤S3给每个网格中出现的移动用户打上标签的具体实现如下：S31，获取在网格化区域中出现的所述移动用户的互联网日志，找出所述移动用户的偏好数据；S32，将所述移动用户的偏好数据与在运营商业务支撑系统中预存的相关数据结合，形成位置特征标签集；S33,根据所述位置特征标签集给每个网格上出现的移动用户打上相应标签。采用上述进一步方案的有益效果是:将电信运营商的用户位置数据和上网行为数据进行相结合，同时结合用户的以往通信业务数据和使用手机终端的相关信息，能够结合受众群体或潜在客户的日常的互联网上网行为和消费习惯，从时间空间和受众群体性特征三个维度进行综合分析判断，立体的刻画和推荐位置的方法，使得位置推荐的精度高。进一步，所述S31中所述偏好数据包括所述移动用户在互联网上的信息访问偏好和搜索关注偏好。进一步，所述步骤S32中运营商业务支撑系统中预存的所述关数据包括基本信息、标签数据和码表。进一步，所述基本信息包括性别、年龄、终端相关信息、套餐和业务使用量；所述标签数据包括高流量用户、换机需求用户和商旅人士；所述码表包括基站扇区编码、物理位置、经纬度和辐射半径。进一步，所述位置特征标签集包括高流量类标签、身份类标签、收入类标签和偏好类标签。进一步，所述步骤S4中采用k-means聚类方法进行聚类。本专利技术解决上述技术问题的另一种技术方案如下:一种基于位置人群特征的位置推荐系统，包括：网格化模块，用于将待测区域中所有的基站扇区网格化，并对网格进行标识；获取模块，用于采集待测区域的实时信令数据，并根据所述信令数据找出在网格化区域中出现的移动用户；打标模块，用于给每个网格中出现的移动用户打上标签，并统计每个网格标识下所述每个网格具有各类标签的用户数量；聚类模块，用于根据S3的统计结果将每个所述基站扇区中的移动用户聚类，得到所述基站扇区的位置人群特征；位置推荐模块，用于根据所述位置人群特征为营销活动选址提供位置推荐信息。本专利技术的有益效果是:通过网格化模块将地理区域网格化，获取模块采集移动通信基站信息，得到客户实时位置，通过统计，可以快速得到某地点或地域的人流量情况，打标模块基于位置打上个体用户的各种以上的标签；聚类模块将个体用户进行聚类，形成此位置的人群特征；从而基于此位置的人群特征，提供给业务推荐的依据，可以实现不受区域范围限制。在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进:进一步，所述打标模块包括：偏好数据获取单元，用于获取在网格化区域中出现的所述移动用户的互联网日志，找出所述移动用户的偏好数据；标签集获取单元，用于将所述移动用户的偏好数据与在运营商业务支撑系统中预存的相关数据结合，形成位置特征标签集。采用上述进一步方案的有益效果是:标签集获取单元将电信运营商的用户位置数据和上网行为数据进行相结合，同时结合用户的以往通信业务数据和使用手机终端的相关信息，能够结合受众群体或潜在客户的日常的互联网上网行为和消费习惯，从时间空间和受众群体性特征三个维度进行综合分析判断，立体的刻画和推荐位置的方法，使得位置推荐的精度高。进一步，所述位置特征标签集包括高流量类标签、身份类标签、收入类标签和偏好类标签。附图说明图1为本专利技术一种基于位置人群特征的位置推荐方法的流程示意图；图2为本专利技术一种基于本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于位置人群特征的位置推荐方法，其特征在于，包括：S1，将待测区域中所有的基站扇区网格化，并对网格进行标识；S2，采集待测区域的实时信令数据，并根据所述信令数据找出在网格化区域中出现的移动用户；S3，给每个网格中出现的移动用户打上标签，并统计每个网格标识下所述每个网格具有各类标签的用户数量；S4，根据S3的统计结果将每个所述基站扇区中的移动用户聚类，得到所述基站扇区的位置人群特征；S5，根据所述位置人群特征为营销活动选址提供位置推荐信息。

【技术特征摘要】
1.一种基于位置人群特征的位置推荐方法，其特征在于，包括：
S1，将待测区域中所有的基站扇区网格化，并对网格进行标识；
S2，采集待测区域的实时信令数据，并根据所述信令数据找出在网格化
区域中出现的移动用户；
S3，给每个网格中出现的移动用户打上标签，并统计每个网格标识下所
述每个网格具有各类标签的用户数量；
S4，根据S3的统计结果将每个所述基站扇区中的移动用户聚类，得到
所述基站扇区的位置人群特征；
S5，根据所述位置人群特征为营销活动选址提供位置推荐信息。
2.根据权利要求1所述一种基于位置人群特征的位置推荐方法，其特征
在于，所述步骤S3给每个网格中出现的移动用户打上标签的具体实现如下：
S31，获取在网格化区域中出现的所述移动用户的互联网日志，找出所
述移动用户的偏好数据；
S32，将所述移动用户的偏好数据与在运营商业务支撑系统中预存的相
关数据结合，形成位置特征标签集；
S33,根据所述位置特征标签集给每个网格上出现的移动用户打上相应
标签。
3.根据权利要求2所述一种基于位置人群特征的位置推荐方法，其特征
在于，所述步骤S31中所述偏好数据包括所述移动用户在互联网上的信息访
问偏好和搜索关注偏好。
4.根据权利要求2所述一种基于位置人群特征的位置推荐方法，其特征
在于，所述步骤S32中运营商业务支撑系统中预存的所述关数据包括基本信
息、标签数据和码表。
5.根据权利要求4所述一种基于位置人群特征的位置推荐方法，其特征
在于，所述基本信息包括性别、年龄、终端相关信息、套餐和业务使用量；
所述标签数据包括高流量用户、换...

【专利技术属性】
技术研发人员：李慧，赵瑞龙，冯冲，鄞乐炜，王成刚，柯东晓，黄茂松，石建雄，彭伟峰，刘辉，程艳伟，刘亮，王海军，
申请(专利权)人：中国联合网络通信有限公司广东省分公司，北京思特奇信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44