通话与流量热点区域获取方法、系统、设备及介质与流程

本发明涉及通信，具体涉及一种通话与流量热点区域获取方法、系统、设备及介质。

背景技术：

1、农村通信场景具有显著区别于城市的独特特征：

2、地理层面表现为村庄聚居点分散、田间作业区广阔，基站部署呈现单基站覆盖半径大、基站间距远、多为单基站覆盖的特点；

3、用户行为层面表现为农村用户日常以短时长问候式通话为主，流量需求集中在农资app查询、短视频刷取等间歇性场景，同时集市时段、农忙/农闲时段的用户密度与业务需求波动极大。

4、从运营商业务需求来看，开展农村市场精准营销、网络资源优化、村级服务网点布局等工作，亟需掌握农村用户的行为数据作为决策支撑。农村用户的行为数据一方面，需明确本网用户的通话/流量热点区域及时段，以针对性推出村级专属套餐、优化基站扇区覆盖；另一方面，农村异网用户占比普遍较高，其行为数据的缺失会导致网络优化决策片面，无法实现网络资源高效配置。

5、且基站仅能解调本网用户信令与业务数据，无法提取异网用户通话及流量行为信息；且现有方案多聚焦通话热点分析，忽视农村用户流量需求快速增长的趋势，双热点数据缺失导致农村营销决策缺乏全面支撑。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是提供一种提取本网用户和异网用户的通话及流量行为信息，识别流量会话和通话热点区域。

2、本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

3、一种通话与流量热点区域获取方法，包括：

4、步骤1、在采集周期内，利用基站结合核心网获取指定区域中的本网用户的用户标识、通话行为和流量会话行为的信令数据，计算通话行为和流量会话行为对应的定位，基于本网用户的用户标识、通话行为和流量会话行为及对应的信令数据生成本网用户的行为记录表；

5、在采集周期内，该指定区域中所有基站分别采集对应覆盖范围内的射频信号，识别通话行为和流量会话行为并获取对应的射频信号特征，基于射频信号特征计算对应的通话行为和流量会话行为的定位，基于异网用户的通话行为和流量会话行为及对应的射频信号特征生成异网用户的行为记录表；

6、步骤2、过滤本网用户的行为记录表和异网用户的行为记录表中的噪声；

7、步骤3、对指定区域进行网格划分，根据本网用户和异网用户的行为记录表中的每个行为记录的定位，将行为记录嵌入对应定位所落入的网格内，输出行为分布矩阵；

8、步骤4、利用密度聚类算法对行为分布矩阵中的通话行为和流量会话行为分别进行聚类分析，识别采集周期内的通话行为热点区域和流量会话行为热点区域，输出热点区域分布图。

9、在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。

10、进一步，还包括步骤5，步骤5包括：

11、预设多个时间段，每个预设时间段包括至少两个采集周期；

12、基于每个预设时间段中所有采集周期确定的热点区域，统计热点区域的用户数随时间的变化关系，根据该变化关系，提取用户数高峰时所对应的热点区域并作为该预设时间段的热点区域。

13、采用上述进一步方案的有益效果是：提取各热点区域的通话/流量高峰时段差异。

14、进一步，步骤4还包括：统计通话行为热点区域和流量会话行为热点区域中的本网用户和异网用户占比。

15、进一步，按场景划分指定区域，场景包括田间、村庄、乡镇和集市；步骤4的密度聚类算法中，田间和村庄场景下的热点阈值小于乡镇和集市场景下的热点阈值。

16、采用上述进一步方案的有益效果是：适配农村不同场景下人员密集情况，提高热点区域划分准确性。

17、进一步，按场景划分指定区域，步骤1中，基站对田间和村庄的区域的采集周期的时长大于乡镇和集市的采集周期的时长。

18、采用上述进一步方案的有益效果是：差异化的采集周期适配农村不同区域的信号密度特征，在用户密集的乡镇和集市提升统计精度，在用户稀疏的田间、村庄区域降低基站算力消耗，实现精度与资源的平衡。

19、进一步，所述步骤4中输出叠加地理标识的热点分布图。

20、采用上述进一步方案的有益效果是：方便营销人员根据热点分布图快速识别热点区域的所处的地理标识。

21、进一步，还包括：统计通话行为热点区域和流量会话行为热点区域中的本网用户和异网用户占比。

22、进一步，步骤1中，本网用户的通话行为和流量会话行为的信令数据分别包括起始时间、aoa和信号接收强度，

23、若本网用户的通信行为或流量会话行为同时接入至少两个基站，采用tdoa与aoa融合技术对本网用户的通信行为或流量会话行为计算定位；

24、若本网用户的通信行为或流量会话行为接入单个基站，采用aoa和信号接收强度融合技术对本网用户的通信行为或流量会话行为计算定位。

25、进一步，异网用户的通话行为和流量会话行为的射频信号特征包括aoa和信号接收强度，采用aoa和信号接收强度融合技术对异网用户的通信行为或流量会话行为进行定位。

26、进一步，采用aoa和信号接收强度融合技术对通信行为或流量会话行为进行定位时，根据指定区域的地形特征，引入地形修正参数对定位结果进行修正。

27、采用上述进一步方案的有益效果是：解决传统单基站定位在丘陵、山地地形中误差过大的问题，提高单基站定位精度。

28、进一步，本网用户的通话行为的信令数据包括通话起始时间、接入基站标识；流量会话行为的信令数据包括流量传输开始时间和结束时间、数据传输速率、接入基站标识；

29、所述步骤2中过滤本网用户的行为记录表中的通话行为的噪声包括：判断通话行为的通话时长和信号强度波动值是否均落入预设阈值范围，若否，则判定为噪声，过滤该通话行为；

30、所述步骤2中过滤本网用户的行为记录表中的流量会话行为的噪声包括：判断流量会话行为的传输速率、持续传输时长、数据包交互频率是否均落入预设阈值范围，若否，则判定为噪声，过滤该流量会话行为。

31、进一步，异网用户的通话行为的射频信号特征包括信号持续时间、波动范围、射频信号出现和消失时间；流量会话行为的射频信号特征包括信号持续传输时长、数据包交互频率、射频信号出现和消失时间；

32、所述步骤2中过滤异网用户的行为记录表中的通话行为的噪声包括：判断射频信号的持续时长、信号强度波动值、信号频谱稳定性是否均落入预设阈值范围，若否，则判定为噪声，过滤该通话行为；

33、所述步骤2中过滤异网用户的行为记录表中的流量会话行为的噪声包括：判断射频信号的持续传输时长、数据包交互频率、信号强度是否均落入预设阈值范围，若否，则判定为噪声，过滤该流量会话行为。

34、进一步，所述步骤2中过滤异网用户的行为记录表中的通话行为的噪声包括：

35、对农村典型噪声进行采样与建模，建立噪声模型；

36、将采集到异网用户的行为记录输入噪声模型，计算该行为记录与噪声模型的匹配度，若匹配度大于或等于匹配度预设阈值，将该行为记录标记为可疑行为记录；

37、根据地理信息系统将指定区域划分为核心区域和非核心区域，所述核心区域的区域属性包括村庄、集市、道路；所述非核心区域的区域属性包括田间作业区、山林、河流；

38、若可疑行为记录对应的定位落入非核心区域，判定该可疑行为记录为噪声并过滤；

39、若可疑行为记录对应的定位落入核心区域，比较可疑行为记录中的射频型号特征与预设阈值范围，若可疑行为记录中的射频型号特征落入预设阈值范围，则保留该可疑行为记录；若未落入预设阈值范围，则过滤该可疑行为记录。

40、采用上述进一步方案的有益效果是：对于异网用户可疑的行为记录，结合地理信息系统对可疑行为记录的定位所在的区域属性进行识别，提高过滤效果准确性。

41、进一步，还包括：对农村典型噪声进行采样与建模，建立噪声模型；

42、步骤1中，将采集到的异网用户的通话行为和流量会话行为的行为记录输入噪声模型，计算该行为记录与噪声模型的匹配度，若匹配度大于或等于匹配度预设阈值，调整预设阈值范围以提高步骤2中对异网用户的行为记录的过滤效果。

43、采用上述进一步方案的有益效果是：利用噪声模型实现对预设阈值范围的动态调节，动态适配农村不同时段的噪声变化，解决传统固定阈值在农忙、集市等特殊场景下过滤效果差的问题。

44、进一步，预设人群密集时段，若异网用户的行为记录的持续时间与预设人群密集时段相交，则降低信号强度对应的预设阈值范围的最大值。

45、采用上述进一步方案的有益效果是：降低人群密集时段对信号强度的影响而导致对应的通话行为或流量会话行为被误过滤。

46、进一步，所述步骤2还包括：对过滤后的异网用户的行为记录进行二次校验，包括：

47、构建有效信号模型，将过滤后的异网用户的行为记录表中的每个行为记录输入有效信号模型，输出匹配值，若匹配值大于或等于预设有效阈值，则保留该行为记录，若匹配值小于预设有效阈值，则过滤该行为记录。

48、采用上述进一步方案的有益效果是：二次校验保证噪音能够被有效过滤。

49、进一步，所述步骤3中，对指定区域进行网格划分包括：

50、按场景划分指定区域，场景包括田间、村庄、乡镇和集市；

51、对指定区域进行网格划分时，田间和村庄所对应区域的网格密度小于乡镇和集市所对应区域的网格密度。

52、采用上述进一步方案的有益效果是：保证村庄区域的统计粒度，又能精准捕捉集市区域的密集用户分布。

53、进一步，所述步骤1中采集的异网用户的流量会话行为射频信号特征和通话行为射频信号特征分别还包括频段和制式，所述步骤1中解析基于频段和制式对应的运营商，所述异网用户行为记录表中的行为记录还包括运营商，步骤4生成热点区域分布图并统计热点区域中不同运营商的用户数。

54、进一步，若异网用户的流量会话行为和通话行为的频段对应两个运营商，分析对应射频信号的信号帧结构并确定运营商。

55、采用上述进一步方案的有益效果是：解析时先提取信号频段与调制方式，匹配映射表确定运营商归属。快速精准区分异网运营商，为异网用户占比统计及针对性渗透营销提供数据支撑。若异网用户的流量会话行为或通话行为的频段对应两个运营商，分析对应射频信号的信号帧结构并确定运营商，解决频段重叠导致的运营商归属模糊的问题。

56、进一步，步骤3将行为记录嵌入对应定位所落入的网格内后，所述处理器被配置为：针对本网用户，对网格同一本网用户同时产生的通话行为和流量行为去重；针对异网用户，基于网格内同时产生的通话行为和流量会话行为，采用信号轨迹匹配度判定同时产生的通话行为和流量会话行为是否属于同一异网用户，若是，将同时产生的通话行为和流量行为去重。

57、采用上述进一步方案的有益效果是：避免用户同时发生的通话行为和流量会话行为影响统计结果的准确性。

58、进一步，本网用户的用户标识为匿名化的用户标识。

59、采用上述进一步方案的有益效果是：从数据采集源头实现匿名化处理，避免用户隐私信息落地存储，杜绝反向推导个人信息的可能。

60、本发明解决上述技术问题的技术方案如下。

61、一种通话与流量热点区域获取系统，包括布置在指定区域中的至少一个基站，所述基站与处理器连接；

62、所述基站被配置为在采集周期内结合核心网获取指定区域中的本网用户的用户标识、通话行为和流量会话行为的信令数据；并在采集周期内采集覆盖范围内的射频信号，识别通话行为和流量会话行为并获取对应的射频信号特征；

63、所述处理器被配置为采用本网用户的信令数据计算通话行为和流量会话行为对应的定位，并基于本网用户的用户标识、通话行为和流量会话行为及对应的信令数据生成本网用户的行为记录表；

64、所述处理器还被配置为采用异网用户的射频信号特征计算对应的通话行为和流量会话行为的定位，并基于异网用户的通话行为和流量会话行为及对应的射频信号特征生成异网用户的行为记录表；

65、所述处理器还被配置为过滤本网用户的行为记录表和异网用户的行为记录表中的噪声后，对指定区域进行网格划分，根据本网用户和异网用户的行为记录表中的每个行为记录的定位，将行为记录嵌入对应定位所落入的网格内，输出行为分布矩阵；

66、所述处理器还被配置为采用密度聚类算法对行为分布矩阵中的通话行为和流量会话行为分别进行聚类分析，识别采集周期内的通话行为热点区域和流量会话行为热点区域，输出热点区域分布图。

67、进一步，所述处理器还被配置为：预设多个时间段，每个预设时间段包括至少两个采集周期，基于每个预设时间段中所有采集周期确定的热点区域，统计热点区域的用户数随时间的变化关系，根据该变化关系，提取用户数高峰时所对应的热点区域并作为该预设时间段的热点区域。

68、进一步，所述处理器还被配置为统计热点区域分布图中的通话行为热点区域和流量会话行为热点区域中的本网用户与异网用户占比。

69、进一步，所述指定区域按场景被划分，场景包括田间、村庄、乡镇和集市，田间和村庄场景下的密度聚类算法的热点阈值小于乡镇和集市场景下的密度聚类算法的热点阈值。

70、进一步，所述指定区域按场景被划分，基站对田间和村庄的场景的采集周期的时长大于乡镇和集市的场景的采集周期的时长。

71、进一步，所述处理器输出叠加地理标识的热点分布图。

72、进一步，本网用户的通话行为和流量会话行为的信令数据分别包括起始时间、aoa和信号接收强度，所述处理器采用本网用户的信令数据计算通话行为和流量会话行为对应的定位包括：

73、若本网用户的通信行为或流量会话行为同时接入至少两个基站，采用tdoa与aoa融合技术对本网用户的通信行为或流量会话行为计算定位；

74、若本网用户的通信行为或流量会话行为接入单个基站，采用aoa和信号接收强度融合技术对本网用户的通信行为或流量会话行为计算定位。

75、进一步，异网用户的通话行为和流量会话行为的射频信号特征包括aoa和信号接收强度，所述处理器采用异网用户的射频信号特征计算通话行为和流量会话行为对应的定位包括：

76、采用aoa和信号接收强度融合技术对异网用户的通信行为或流量会话行为进行定位。

77、进一步，所述处理器采用aoa和信号接收强度融合技术对通信行为或流量会话行为进行定位时，根据指定区域的地形特征，引入地形修正参数对定位结果进行修正。

78、进一步，本网用户的通话行为的信令数据包括通话起始时间、接入基站标识；流量会话行为的信令数据包括流量传输开始时间和结束时间、数据传输速率、接入基站标识，

79、所述处理器过滤本网用户的行为记录表中的通话行为的噪声包括：判断通话行为的通话时长和信号强度波动值是否均落入预设阈值范围，若否，则判定为噪声，过滤该通话行为；

80、所述处理器过滤本网用户的行为记录表中的流量会话行为的噪声包括：判断流量会话行为的传输速率、持续传输时长、数据包交互频率是否均落入预设阈值范围，若否，则判定为噪声，过滤该流量会话行为。

81、进一步，异网用户的通话行为的射频信号特征包括信号持续时间、波动范围、射频信号出现和消失时间；流量会话行为的射频信号特征包括信号持续传输时长、数据包交互频率、射频信号出现和消失时间；

82、所述处理器过滤异网用户的行为记录表中的通话行为的噪声包括：判断射频信号的持续时长、信号强度波动值、信号频谱稳定性是否落入预设阈值范围，若否，则判定为噪声，过滤该通话行为；

83、所述处理器过滤异网用户的行为记录表中的流量会话行为的噪声包括：判断射频信号的持续传输时长、数据包交互频率、信号强度是否均落入预设阈值范围，若否，则判定为噪声，过滤该流量会话行为。

84、进一步，所述处理器过滤异网用户的行为记录表中的噪声包括：

85、对农村典型噪声进行采样与建模，建立噪声模型；

86、将异网用户的通话行为和流量会话行为的行为记录输入噪声模型，计算该行为记录与噪声模型的匹配度，若匹配度大于或等于匹配度预设阈值，将该行为记录标记为可疑行为记录；

87、根据地理信息系统将指定区域划分为核心区域和非核心区域，所述核心区域的区域属性包括村庄、集市、道路；所述非核心区域的区域属性包括田间作业区、山林、河流；

88、若可疑行为记录对应的定位落入非核心区域，判定该可疑行为记录为噪声并过滤；

89、若可疑行为记录对应的定位落入核心区域，比较可疑行为记录中的射频型号特征与预设阈值范围，若可疑行为记录中的射频型号特征落入预设阈值范围，则保留该可疑行为记录；若未落入预设阈值范围，则过滤该可疑行为记录。

90、进一步，所述处理器还被配置为对农村典型噪声进行采样与建模，建立噪声模型；

91、将采集到的异网用户的通话行为和流量会话行为的行为记录输入噪声模型，计算该行为记录与噪声模型的匹配度，若匹配度大于或等于匹配度预设阈值，调整预设过滤阈值以提高过滤效果。

92、进一步，所述处理器还被配置为：预设人群密集时段，识别异网用户的行为记录的持续时间，判断是否与预设人群密集时段相交，若是，则降低信号强度对应的预设阈值范围的最大值。

93、进一步，所述处理器被配置为过滤异网用户的行为记录表中的通话行为的噪声后，对过滤后的行为记录进行二次校验，包括：

94、构建有效信号模型，将过滤后的异网用户的行为记录表中的每个行为记录输入有效信号模型，输出匹配值，若匹配值大于或等于预设有效阈值，则保留该行为记录，若匹配值小于预设有效阈值，则过滤该行为记录。

95、进一步，所述处理器对指定区域进行网格划分时，按场景划分指定区域，场景包括田间、村庄、乡镇和集市；

96、田间和村庄所对应区域的网格密度小于乡镇和集市所对应区域的网格密度。

97、进一步，所述基站采集的异网用户的流量会话行为射频信号特征和通话行为射频信号特征分别还包括频段和制式，所述处理器基于频段和制式解析射频信号对应的运营商，所述异网用户的行为记录表中的行为记录还包括运营商，所述处理器生成热点分布图并统计热点区域中不同运营商的用户数。

98、进一步，所述基站采集的异网用户的流量会话行为射频信号特征和通话行为射频信号特征分别还包括频段和制式，所述处理器被配置为基于频段和制式解析射频信号对应的运营商，并生成包括运营商的异网用户的行为记录表，所述处理器还被配置统计热点区域中不同运营商的用户数。

99、进一步，若异网用户的流量会话行为和通话行为的频段对应两个运营商，分析对应射频信号的信号帧结构并确定运营商。

100、进一步，所述处理器将行为记录嵌入对应定位所落入的网格内后，所述处理器被配置为：针对本网用户，对网格同一本网用户同时产生的通话行为和流量行为去重；针对异网用户，基于网格内同时产生的通话行为和流量会话行为，采用信号轨迹匹配度判定同时产生的通话行为和流量会话行为是否属于同一异网用户，若是，将同时产生的通话行为和流量行为去重。

101、进一步，本网用户的用户标识为匿名化的用户标识。

102、本发明另一解决上述技术问题的技术方案如下：一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述方法。

103、本发明另一解决上述技术问题的技术方案如下：一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法。

104、本发明所述通话与流量热点区域获取方法、系统、设备及介质的有益效果包括：

105、实现农村场景下本网与异网用户通话、流量双维度行为同步采集与分析，突破传统基站仅能处理本网数据的局限，填补农村异网用户行为分析盲区，为运营商精准营销、网络优化提供数据支撑。

106、通过射频信号特征与定位实现异网用户行为识别与统计，无需解调异网协议、无需获取用户身份标识，在技术可行的前提下完成异网用户数统计，同时满足隐私合规要求。

107、通过网格划分与行为嵌入实现用户行为空间化统计，能够直观反映用户在农村不同区域的分布规律，为热点识别提供精准数据基础。

108、采用密度聚类算法自动识别通话热点与流量热点区域，输出可视化热点分布图，使农村热点区域判定更客观、高效，可直接为套餐推广、营销、网络资源高效配置提供数据支撑。