【技术实现步骤摘要】
本申请涉及终端通信，特别是涉及一种用户终端行为趋势评估方法、装置、通信设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、随着终端通信技术的发展，运营商可以对用户终端行为趋势进行评估，并针对评估结果对各用户终端进行网络优化，并向各用户终端推送营销策略。
2、目前，对用户终端行为的评估主要依靠传统的统计模型和机器学习算法。例如，基于统计模型的方法通常使用概率分布模型来描述用户行为的统计特征；以及，基于监督学习的方法可以通过构建用户行为与标签之间的映射关系来得到用户的行为。然而，上述方法不能对用户终端行为连续性和演化趋势进行准确地判断，导致运营商对用户终端行为的评估准确率不足。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提升用户终端行为趋势评估准确率的用户终端行为趋势评估方法、装置、通信设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种用户终端行为趋势评估方法。所述方法包括：
3、获取用户终端在目标时间点对应的行为数据；所述行为数据包括目标时间周期内的行为数据，所述目标时间周期是基于所述目标时间点确定的，所述行为数据是按照预设采样间隔，对所述目标时间周期内包含的终端行为数据进行采样得到的，所述目标时间周期包括连续的第一时间周期以及第二时间周期；
4、基于所述第一时间周期对应的第一行为数据，对所述第一行为数据对应的初始自变量函数中包含的各基本构建块的权重进行求解，得到所述用户终端对应的目标自变量函数；
5、基于所述第二时间周期对应的第二行为数据，对所述第二行为数据对应的初始行为评估函数中包含的各所述目标自变量函数的系数进行求解，得到所述用户终端对应的目标行为评估函数；所述初始行为评估函数为预设的多个目标自变量函数构成的函数；
6、基于所述用户终端对应的待评估时间以及所述目标行为评估函数，得到所述待评估时间对应的用户行为评估数据。
7、在其中一个实施例中，所述获取用户终端在目标时间点对应的行为数据，包括：
8、获取待采样的目标时间点，以及确定所述目标时间点对应的第一时间周期和第二时间周期；所述第二时间周期是所述第一时间周期的下一个时间周期；所述第一时间周期的长度与所述第二时间周期的长度相同；
9、按照预设时间间隔，对所述第一时间周期包含的所述用户终端对应的终端行为数据进行采样，得到第一行为数据；对所述第二时间周期包含的所述用户终端对应的终端行为数据进行采样，得到各采样间隔对应的终端行为数据；
10、确定所述各采样间隔对应的终端行为数据的和值为第二行为数据。
11、在其中一个实施例中，所述基于所述第一时间周期对应的第一行为数据，对所述第一行为数据对应的初始自变量函数中包含的各基本构建块的权重进行求解，得到所述用户终端对应的目标自变量函数，包括：
12、根据所述第一时间周期与所述预设时间间隔，确定预设的初始自变量函数的目标数目，并得到所述目标数目的初始自变量函数；所述初始自变量函数包含至少一种基本构建块，所述初始自变量函数中的每种所述基本构建块的数量为至少一个；所述基本构建块为预设的连续函数；
13、针对每一初始自变量函数，将所述第一行为数据中与所述初始自变量函数相对应的子行为数据，输入所述初始自变量函数的各所述基本构建块中，并求解得到各所述基本构建块对应的权重；
14、基于各所述基本构建块对应的权重，确定所述初始自变量函数对应的目标自变量函数，并确定各所述初始自变量函数对应的目标自变量函数，为所述用户终端对应的目标自变量函数。
15、在其中一个实施例中，所述将所述第一行为数据中与所述初始自变量函数相对应的子行为数据，输入所述初始自变量函数的各所述基本构建块中，并求解得到各所述基本构建块对应的权重，包括：
16、将所述初始自变量函数的各所述基本构建块，确定为线性方程组；
17、基于所述第一行为数据中与所述初始自变量函数相对应的子行为数据，对所述线性方程组求解，得到求解值，并确定所述求解值为所述线性方程组中各所述基本构建块对应的权重。
18、在其中一个实施例中，所述基于所述第二时间周期对应的第二行为数据，对所述第二行为数据对应的初始行为评估函数中包含的各所述目标自变量函数的系数进行求解，得到所述用户终端对应的目标行为评估函数，包括：
19、将所述第二行为数据，输入所述初始行为评估函数包含的各所述目标自变量函数中进行求解，得到各所述目标自变量函数对应的系数；
20、基于各所述目标自变量函数对应的系数，得到所述用户终端对应的目标行为评估函数。
21、在其中一个实施例中，所述将所述第二行为数据，输入所述初始行为评估函数包含的各所述目标自变量函数中进行求解，得到各所述目标自变量函数对应的系数，包括：
22、确定所述初始行为评估函数对应的损失函数，以及所述损失函数的初始系数值；
23、基于所述第二行为数据以及预设的系数迭代更新策略，对所述损失函数的初始系数值进行更新，直到所述损失函数对应的损失值满足预设值，并确定更新后的目标系数值，为各所述目标自变量函数对应的系数。
24、在其中一个实施例中，所述基于所述用户终端对应的待评估时间以及所述目标行为评估函数，得到所述待评估时间对应的用户行为评估数据，包括：
25、将所述用户终端对应的待评估时间输入所述目标行为评估函数，得到所述待评估时间对应的下一个目标时间周期内的用户行为评估数据。
26、在其中一个实施例中，若所述用户行为评估数据大于预设阈值，则对通过负载均衡策略对所述用户终端进行处理，并向所述用户终端发送所述用户行为评估数据对应的推送消息。
27、第二方面，本申请还提供了一种用户终端行为趋势评估装置。所述装置包括：
28、数据获取模块，用于获取用户终端在目标时间点对应的行为数据；所述行为数据包括目标时间周期内的行为数据，所述目标时间周期是基于所述目标时间点确定的，所述行为数据是按照预设采样间隔，对所述目标时间周期内包含的终端行为数据进行采样得到的，所述目标时间周期包括连续的第一时间周期以及第二时间周期；
29、第一函数确定模块，用于基于所述第一时间周期对应的第一行为数据，对所述第一行为数据对应的初始自变量函数中包含的各基本构建块的权重进行求解，得到所述用户终端对应的目标自变量函数；所述初始自变量函数为预设的至少一种基本构建块构成的函数；
30、第二函数确定模块，用于基于所述第二时间周期对应的第二行为数据，对所述第二行为数据对应的初始行为评估函数中包含的各所述目标自变量函数的系数进行求解，得到所述用户终端对应的目标行为评估函数；所述初始行为评估函数为预设的多个目标自变量函数构成的函数；
31、行为趋势评估模块，用于基于所述用户终本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用户终端行为趋势评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户终端在目标时间点对应的行为数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一时间周期对应的第一行为数据，对所述第一行为数据对应的初始自变量函数中包含的各基本构建块的权重进行求解，得到所述用户终端对应的目标自变量函数，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第一行为数据中与所述初始自变量函数相对应的子行为数据，输入所述初始自变量函数的各所述基本构建块中，并求解得到各所述基本构建块对应的权重，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二时间周期对应的第二行为数据，对所述第二行为数据对应的初始行为评估函数中包含的各所述目标自变量函数的系数进行求解，得到所述用户终端对应的目标行为评估函数，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述第二行为数据，输入所述初始行为评估函数包含的各所述目标自变量函数中进行求解，得到各所述目标自变量函数对应的
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户终端对应的待评估时间以及所述目标行为评估函数，得到所述待评估时间对应的用户行为评估数据，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.一种用户终端行为趋势评估装置，其特征在于，所述装置包括：
10.一种通信设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。
12.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种用户终端行为趋势评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户终端在目标时间点对应的行为数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一时间周期对应的第一行为数据，对所述第一行为数据对应的初始自变量函数中包含的各基本构建块的权重进行求解，得到所述用户终端对应的目标自变量函数，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第一行为数据中与所述初始自变量函数相对应的子行为数据，输入所述初始自变量函数的各所述基本构建块中，并求解得到各所述基本构建块对应的权重，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二时间周期对应的第二行为数据，对所述第二行为数据对应的初始行为评估函数中包含的各所述目标自变量函数的系数进行求解，得到所述用户终端对应的目标行为评估函数，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：姚彬洪，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司技术创新中心，
类型：发明
国别省市：
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