本發(fā)明涉及移動通訊中的業(yè)務(wù)支撐技術(shù)，尤其涉及一種用戶行為識別方法和裝置。
背景技術(shù)：
：現(xiàn)有技術(shù)中，業(yè)務(wù)運(yùn)營商通過短信、彩信進(jìn)行業(yè)務(wù)推送，采用的方法是對基站覆蓋的用戶進(jìn)行整體業(yè)務(wù)推送，并不區(qū)分用戶是否有需要，也不能分辨用戶離業(yè)務(wù)運(yùn)營商的距離；因此，業(yè)務(wù)推送的效果比較差，同時(shí)還會被用戶認(rèn)為是垃圾信息，引起反感；并且，現(xiàn)有技術(shù)方案中沒有能通過移動通訊行為進(jìn)行用戶行為識別的方案，也沒有有效獲取業(yè)務(wù)運(yùn)營商最直接目標(biāo)用戶的技術(shù)方案。由于業(yè)務(wù)運(yùn)營商周邊用戶多而復(fù)雜，具有較多不確定因素：人群流動頻繁、基站定位不精準(zhǔn)、人群偏好不一，因此，需要進(jìn)一步的深入研究方能篩選出準(zhǔn)確的目標(biāo)用戶。現(xiàn)有的技術(shù)方案需要通過用戶的歷史數(shù)據(jù)來分析用戶群，不能準(zhǔn)確實(shí)時(shí)定位用戶的行為軌跡，以及分析用戶的行為偏好與用戶行為軌跡的相關(guān)關(guān)系，因此，對于業(yè)務(wù)運(yùn)營商而言，無法獲得最有效的直接潛在目標(biāo)用戶?？梢?，對用戶行為進(jìn)行識別，為業(yè)務(wù)運(yùn)營商獲得最直接有效地的潛在目標(biāo)用戶，并進(jìn)行精確業(yè)務(wù)運(yùn)營商信息定點(diǎn)推送，是通訊運(yùn)營商亟待解決的問題。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例期望提供一種用戶行為識別方法和裝置，能對用戶行為進(jìn)行識別，使業(yè)務(wù)運(yùn)營商能獲得最直接有效的潛在目標(biāo)用戶。為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的：本發(fā)明實(shí)施例提供了一種用戶行為識別方法，所述方法包括：根據(jù)第一用戶所在位置信息，確定預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的基站，并確定與所述基站 有信息交互的終端所屬的第二用戶；獲取所述第二用戶的歷史特征標(biāo)簽，從核心網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)源獲取所述第二用戶的各行為數(shù)據(jù)；根據(jù)所述歷史特征標(biāo)簽和各行為數(shù)據(jù)，確定所述第二用戶的特征聚合標(biāo)簽，所述特征聚合標(biāo)簽用于確定所述第二用戶的行為意向。上述方案中，所述從核心網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)源獲取所述第二用戶的各行為數(shù)據(jù)，包括：從gn口提取所述第二用戶的上網(wǎng)日志數(shù)據(jù)，并確定所述第二用戶訪問網(wǎng)站的業(yè)務(wù)特征信息；從a口、和/或iucs口提取信令數(shù)據(jù)中的通話、短信、和/或彩信信息數(shù)據(jù)，獲取通訊對象信息及通訊信息；從a口、和/或iucs口提取信令數(shù)據(jù)中的位置數(shù)據(jù)，并確定所述用戶的位置軌跡、以及所述用戶的當(dāng)前位置；所述歷史特征標(biāo)簽，包括：以按日、周、月劃分的歷史特征標(biāo)簽；所述通訊信息包括：通訊頻度、通訊時(shí)長。上述方案中，所述根據(jù)所述歷史特征標(biāo)簽和各行為數(shù)據(jù)，確定所述各第二用戶的特征聚合標(biāo)簽，包括：預(yù)先根據(jù)所述第一用戶的業(yè)務(wù)屬性設(shè)定目標(biāo)場景；確定所述歷史特征標(biāo)簽和目標(biāo)場景的歷史關(guān)聯(lián)度；根據(jù)所述訪問網(wǎng)站的業(yè)務(wù)特征信息和目標(biāo)場景的關(guān)聯(lián)程度，確定上網(wǎng)動作指數(shù)；根據(jù)所述第二用戶和目標(biāo)場景的通訊頻度，確定通訊指數(shù)；根據(jù)所述第一用戶與第二用戶的距離，確定位置信息指數(shù)；對所述歷史關(guān)聯(lián)度、上網(wǎng)動作指數(shù)、通訊指數(shù)、和/或位置信息指數(shù)，按預(yù)設(shè)的權(quán)重進(jìn)行加權(quán)，將所述加權(quán)結(jié)果確定為第二用戶的特征聚合標(biāo)簽；所述方法還包括：根據(jù)所述第一用戶的業(yè)務(wù)屬性、第二用戶的歷史特征標(biāo)簽和各行為數(shù)據(jù)，調(diào)整所述權(quán)重。上述方案中，所述方法還包括：對數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)運(yùn)營支撐系統(tǒng)(boss，business&operationsupportsystem)數(shù)據(jù)、經(jīng)營分析系統(tǒng)數(shù)據(jù)、基站數(shù)據(jù)、和/或第一用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行多數(shù)據(jù)格式的適配，生成具有統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式的源數(shù)據(jù)；對所述gn口、a口、和/或iucs口提取的數(shù)據(jù)與boss和/或經(jīng)營分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)按照用戶進(jìn)行關(guān)聯(lián)處理。上述方案中，所述方法還包括：預(yù)先根據(jù)所述第一用戶需求建立觸發(fā)規(guī)則，所述第二用戶的特征聚合標(biāo)簽與所述第一用戶業(yè)務(wù)屬性的關(guān)聯(lián)程度符合所述觸發(fā)規(guī)則時(shí)，則向所述第二用戶發(fā)送觸發(fā)信息；在發(fā)送所述觸發(fā)信息前，所述方法還包括：進(jìn)行事件頻次、免打擾控制。本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種用戶行為識別裝置，所述裝置包括：確定模塊、獲取模塊、聚合模塊，其中，所述確定模塊，用于根據(jù)第一用戶所在位置信息，確定預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的基站，并確定與所述基站有信息交互的終端所屬的第二用戶；所述獲取模塊，用于通過大數(shù)據(jù)獲取所述第二用戶的歷史特征標(biāo)簽；從核心網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)源獲取所述第二用戶的各行為數(shù)據(jù)；所述聚合模塊，用于根據(jù)所述歷史特征標(biāo)簽和各行為數(shù)據(jù)，確定所述第二用戶的特征聚合標(biāo)簽，所述特征聚合標(biāo)簽用于確定所述第二用戶的行為意向。上述方案中，所述獲取模塊，具體用于：從gn口提取所述第二用戶的上網(wǎng)日志數(shù)據(jù)，并確定所述第二用戶訪問網(wǎng)站的業(yè)務(wù)特征信息；從a口、和/或iucs口提取信令數(shù)據(jù)中的通話、短信、和/或彩信信息數(shù)據(jù)，獲取通訊對象信息及通訊信息；從a口、和/或iucs口提取信令數(shù)據(jù)中的位置數(shù)據(jù)，并確定所述用戶的位置軌跡、以及所述用戶的當(dāng)前位置；所述歷史特征標(biāo)簽，包括：以按日、周、月劃分的歷史特征標(biāo)簽；所述通訊信息包括：通訊頻度、通訊時(shí)長。上述方案中，所述聚合模塊，具體用于：預(yù)先根據(jù)所述第一用戶的業(yè)務(wù)屬性設(shè)定目標(biāo)場景；確定所述歷史特征標(biāo)簽和目標(biāo)場景的歷史關(guān)聯(lián)度；根據(jù)所述訪問網(wǎng)站的業(yè)務(wù)特征信息和目標(biāo)場景的關(guān)聯(lián)程度，確定上網(wǎng)動作指數(shù)；根據(jù)所述第二用戶和目標(biāo)場景的通訊頻度，確定通訊指數(shù)；根據(jù)所述第一用戶與第二用戶的距離，確定位置信息指數(shù)；對所述歷史關(guān)聯(lián)度、上網(wǎng)動作指數(shù)、通訊指數(shù)、和/或位置信息指數(shù)，按預(yù)設(shè)的權(quán)重進(jìn)行加權(quán)，將所述加權(quán)結(jié)果確定為第二用戶的特征聚合標(biāo)簽；所示方法還包括：根據(jù)所述第一用戶的業(yè)務(wù)屬性、第二用戶的歷史特征標(biāo)簽和各行為數(shù)據(jù)，調(diào)整所述權(quán)重。上述方案中，所述獲取模塊，還用于：對數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)、boss數(shù)據(jù)、經(jīng)營分析系統(tǒng)數(shù)據(jù)、基站數(shù)據(jù)、和/或第一用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行多數(shù)據(jù)格式的適配，生成具有統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式的源數(shù)據(jù)；對所述gn口、a口、和/或iucs口提取的數(shù)據(jù)與boss和/或經(jīng)營分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)按照用戶進(jìn)行關(guān)聯(lián)處理。上述方案中，所述裝置還包括觸發(fā)模塊，用于預(yù)先根據(jù)所述第一用戶需求建立觸發(fā)規(guī)則，所述第二用戶的特征聚合標(biāo)簽與所述第一用戶業(yè)務(wù)屬性的關(guān)聯(lián)程度符合所述觸發(fā)規(guī)則時(shí)，則向所述第二用戶發(fā)送觸發(fā)信息；在發(fā)送所述觸發(fā)信息前，進(jìn)行事件頻次、免打擾控制。本發(fā)明實(shí)施例所提供的用戶行為識別方法和裝置，根據(jù)第一用戶所在位置信息，確定預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的基站，并確定與所述基站有信息交互的的終端所屬的第二用戶；獲取所述第二用戶的歷史特征標(biāo)簽，從核心網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)源獲取所述第二用戶的各行為數(shù)據(jù)；根據(jù)所述歷史特征標(biāo)簽和各行為數(shù)據(jù)，確定所述第二用戶的特征聚合標(biāo)簽，所述特征聚合標(biāo)簽用于確定所述第二用戶的行為意向。如此，業(yè)務(wù)運(yùn)營商通過對用戶行為意向進(jìn)行識別，確定所述行為意向與所述業(yè) 務(wù)運(yùn)營商業(yè)務(wù)相關(guān)的用戶，獲得最直接有效的潛在目標(biāo)用戶；進(jìn)一步的，就可以向目標(biāo)用戶進(jìn)行精確的業(yè)務(wù)運(yùn)營商信息推送。附圖說明圖1為本發(fā)明實(shí)施例用戶行為識別方法的流程示意圖；圖2為本發(fā)明實(shí)施例數(shù)據(jù)處理的流程示意圖；圖3為本發(fā)明實(shí)施例事件中心的功能架構(gòu)的組成結(jié)構(gòu)示意圖；圖4為本發(fā)明實(shí)施例特征聚合標(biāo)簽建模的流程示意圖；圖5為本發(fā)明實(shí)施例用戶行為識別裝置的組成結(jié)構(gòu)示意圖。具體實(shí)施方式本發(fā)明實(shí)施例中，根據(jù)第一用戶所在位置信息，確定預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的基站，并確定與所述基站有信息交互的終端所屬的第二用戶；獲取所述第二用戶的歷史特征標(biāo)簽，從核心網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)源獲取所述第二用戶的各行為數(shù)據(jù)；根據(jù)所述歷史特征標(biāo)簽和各行為數(shù)據(jù)，確定所述第二用戶的特征聚合標(biāo)簽，所述特征聚合標(biāo)簽用于確定所述第二用戶的行為意向。下面結(jié)合實(shí)施例對本發(fā)明再作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。本發(fā)明實(shí)施例提供的一種用戶行為識別方法，如圖1所示，所述方法包括：步驟101：根據(jù)第一用戶所在位置信息，確定預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的基站，并確定與所述基站有信息交互的終端所屬的第二用戶；這里，可以根據(jù)第一用戶所在位置的經(jīng)緯度，確定預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的基站，所述預(yù)設(shè)范圍可以由所述第一用戶根據(jù)實(shí)際需求劃定，并提取所述預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的基站信息；根據(jù)基站所覆蓋方位和半徑，可以分時(shí)段提取所述基站覆蓋范圍內(nèi)的第二用戶清單；其中，第一用戶可以是業(yè)務(wù)運(yùn)營商，第二用戶可以是普通用戶，如消費(fèi)者等。由于業(yè)務(wù)運(yùn)營商周邊用戶流動較大，因此，可以連續(xù)分析特定時(shí)間段的流動用戶和常駐用戶。步驟102：獲取所述第二用戶的歷史特征標(biāo)簽，從核心網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)源獲取所述第二用戶的各行為數(shù)據(jù)；具體的，從大數(shù)據(jù)平臺中獲取的第二用戶歷史特征標(biāo)簽；這里，所述歷史特征標(biāo)簽可以是按照日、周、月等時(shí)間粒度劃分的用戶靜態(tài)歷史特征標(biāo)簽。在實(shí)際應(yīng)用中，業(yè)務(wù)運(yùn)營商會對用戶的行為特點(diǎn)進(jìn)行匯總，形成歷史特征標(biāo)簽，具有歷史特征標(biāo)簽的用戶被稱為拍照用戶；歷史特征標(biāo)簽總體提供了所述用戶的歷史行為、習(xí)慣等信息。所述各行為數(shù)據(jù)包括：上網(wǎng)行為、通訊行為、位置信息等；所述通訊行為包括：語音通訊、短信、和/或彩信等；可以通過gn口、a口、和/或iucs口等接口從所述核心網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)源獲取所述行為數(shù)據(jù)；可以從gn口提取上網(wǎng)日志中用戶訪問網(wǎng)站的行為，并進(jìn)行頁面的分析，綜合得到用戶訪問網(wǎng)站業(yè)務(wù)特征信息；這里，可以采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲功能實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁分析功能。從a口、和/或iucs口信令數(shù)據(jù)中提取位置數(shù)據(jù)，并綜合描述用戶的位置軌跡，對用戶進(jìn)行的定位。從a口、和/或iucs口提取信令數(shù)據(jù)中的通話、短信、和/或彩信信息數(shù)據(jù)，獲取通話對象信息，以及通訊頻度等信息。本發(fā)明實(shí)施例提供的方法，還包括：對從數(shù)據(jù)源獲取的數(shù)據(jù)、boss的數(shù)據(jù)、經(jīng)營分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)、基站數(shù)據(jù)、和/或第一用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行多數(shù)據(jù)格式的適配，生成具有統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式的源數(shù)據(jù)；如此，可以提高系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理效率。對所述gn口、a口、和/或iucs口提取的數(shù)據(jù)與boss和/或經(jīng)營分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，可以按照用戶進(jìn)行關(guān)聯(lián)處理；這里，由于gn口、a口、和/或iucs口提取的數(shù)據(jù)與boss和/或經(jīng)營分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分散在不同系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)之間沒有關(guān)聯(lián)，可以通過數(shù)據(jù)中的用戶的手機(jī)號碼，把從gn口、a口、和/或iucs口提取的數(shù)據(jù)與boss和/或經(jīng)營分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，將所有數(shù)據(jù)通過所述手機(jī)號碼關(guān)聯(lián)在一起。步驟103：根據(jù)所述歷史特征標(biāo)簽和各行為數(shù)據(jù)，確定所述第二用戶的特征聚合標(biāo)簽，所述特征聚合標(biāo)簽用于確定所述第二用戶的行為意向；具體的，根據(jù)大數(shù)據(jù)平臺中獲取的用戶歷史特征標(biāo)簽，結(jié)合獲取到的用戶 行為數(shù)據(jù)，包括實(shí)時(shí)上網(wǎng)行為、通訊行為、位置軌跡行為，并根據(jù)目標(biāo)場景對各類偏好進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，實(shí)時(shí)得到用戶最迫切的偏好需求；其中，目標(biāo)場景可以是第一用戶的營銷場景；預(yù)先根據(jù)所述第一用戶的業(yè)務(wù)屬性設(shè)定目標(biāo)場景；確定所述歷史特征標(biāo)簽和目標(biāo)場景的歷史關(guān)聯(lián)度；根據(jù)所述第二用戶訪問網(wǎng)站的業(yè)務(wù)特征信息和目標(biāo)場景的關(guān)聯(lián)程度，確定上網(wǎng)動作指數(shù)；根據(jù)所述第二用戶和目標(biāo)場景的通訊頻度，確定通訊指數(shù)；根據(jù)所述第一用戶與第二用戶的距離，確定位置信息指數(shù)；對所述歷史關(guān)聯(lián)度、上網(wǎng)動作指數(shù)、通訊指數(shù)、和位置信息指數(shù)，按預(yù)設(shè)的權(quán)重進(jìn)行加權(quán)，將所述加權(quán)結(jié)果確定為第二用戶的特征聚合標(biāo)簽；所述特征聚合標(biāo)簽可以表征出所述第二用戶的實(shí)時(shí)行為；這里，第一用戶可以是業(yè)務(wù)運(yùn)營商，業(yè)務(wù)運(yùn)營商可以根據(jù)自身的經(jīng)營范圍，按自行需求設(shè)定一個營銷場景；如電影院可以針對某個節(jié)假日設(shè)定一個節(jié)假日電影院營銷等；所述加權(quán)的結(jié)果為第二用戶的特征聚合標(biāo)簽，可表示營銷場景中與用戶歷史特征標(biāo)簽的關(guān)聯(lián)程度、用戶位置的距離遠(yuǎn)近、通話行為的聯(lián)系頻度、上網(wǎng)行為等四個方面相關(guān)性綜合評估值；所述權(quán)重可以根據(jù)所述第一用戶的業(yè)務(wù)屬性、第二用戶的歷史特征標(biāo)簽和各行為數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整；所述權(quán)重調(diào)整的方法包括：主成分分析法、層次分析法、回歸分析法、專家法、和/或熵權(quán)法。在確定權(quán)重過程中，可以綜合考慮歷史特征標(biāo)簽和各行為數(shù)據(jù)對用戶特征聚合標(biāo)簽的影響程度，以此決定權(quán)重。本發(fā)明實(shí)施例提供的方法，還包括：預(yù)先根據(jù)所述第一用戶需求建立觸發(fā)規(guī)則，所述第二用戶的特征聚合標(biāo)簽與所述第一用戶業(yè)務(wù)屬性的關(guān)聯(lián)程度符合所述觸發(fā)規(guī)則時(shí)，則向所述第二用戶發(fā)送觸發(fā)信息；這里，所述觸發(fā)信息可以是第一用戶預(yù)先設(shè)置的業(yè)務(wù)推廣信息等；這里，可以根據(jù)第一用戶設(shè)置的營銷場景的營銷內(nèi)容，在精準(zhǔn)營銷平臺中配置事件觸發(fā)規(guī)則，將所述第二用戶的特征聚合標(biāo)簽與這些觸發(fā)規(guī)則進(jìn)行關(guān)聯(lián)，判斷是否觸發(fā)。如果所述第二用戶的特征聚合標(biāo)簽達(dá)到觸發(fā)條件，則可以由精準(zhǔn)營銷平臺進(jìn)行事件頻次、免打擾控制后，通過電子渠道、10086等渠道 將已包含商企營銷廣告信息的內(nèi)容以短信、彩信等方式發(fā)送至第二用戶終端，形成營銷信息推送閉環(huán)。下面結(jié)合實(shí)施例對本發(fā)明再作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。實(shí)際應(yīng)用中，事件中心通過匯聚a、iucs/gn口各類信令數(shù)據(jù)、boss/經(jīng)營分析系統(tǒng)數(shù)據(jù)、商企基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，依托大數(shù)據(jù)平臺對用戶、商企數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，實(shí)現(xiàn)各種數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)高效處理；利用用戶基站握手信息、基站變更信息、通訊行為請求信息等，結(jié)合基站地理位置信息，計(jì)算用戶與有信息交互行為基站的距離實(shí)現(xiàn)用戶定位，并與商企地理位置關(guān)聯(lián)，完成用戶與商企數(shù)據(jù)協(xié)同處理；實(shí)時(shí)跟蹤解析用戶上網(wǎng)行為、通訊行為、位置軌跡等信息，獲取用戶實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)，并結(jié)合用戶歷史特征標(biāo)簽生成特征聚合標(biāo)簽；根據(jù)營銷場景用戶行為設(shè)置實(shí)時(shí)監(jiān)測事件內(nèi)容及觸發(fā)規(guī)則，結(jié)合商企廣告營銷需求內(nèi)容生成事件場景的目標(biāo)用戶群及廣告營銷推送內(nèi)容信息；具體數(shù)據(jù)處理流程圖如圖2所示。這里，事件中心的功能架構(gòu)可以分為四個層次：數(shù)據(jù)采集解析層、標(biāo)簽服務(wù)層、事件處理層和應(yīng)用層四部分；功能架構(gòu)圖可以如圖3所示。數(shù)據(jù)采集解析層：包括數(shù)據(jù)接入適配、數(shù)據(jù)過濾、數(shù)據(jù)解析關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)獲取四個功能部分；其中，數(shù)據(jù)接入適配功能，用于通過流式計(jì)算模塊對數(shù)據(jù)源中g(shù)n口上網(wǎng)日志、a口和/或iucs口信令數(shù)據(jù)、boss和/或經(jīng)營分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)、網(wǎng)管基站數(shù)據(jù)以及商家數(shù)據(jù)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行多數(shù)據(jù)格式的適配，生成具有統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式的源數(shù)據(jù)，提高系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理效率；數(shù)據(jù)過濾功能，用于對接入信令數(shù)據(jù)按照業(yè)務(wù)類型，地理范圍進(jìn)行過濾處理，提取用戶的行為清單以及軌跡清單；數(shù)據(jù)解析關(guān)聯(lián)功能，用于對gn口上網(wǎng)日志、a口和/或iucs口信令數(shù)據(jù)中的通話、位置類數(shù)據(jù)、boss和/或經(jīng)營分析系統(tǒng)數(shù)據(jù)，按照用戶進(jìn)行關(guān)聯(lián)處理；數(shù)據(jù)獲取功能，用于對關(guān)聯(lián)后的關(guān)鍵數(shù)據(jù)按偏好類型進(jìn)行獲取并進(jìn)行相關(guān)網(wǎng)絡(luò)爬蟲處理，豐富網(wǎng)絡(luò)爬蟲的特征庫及標(biāo)簽庫，提升網(wǎng)絡(luò)爬蟲的學(xué)習(xí)能力；標(biāo)簽服務(wù)層：包括網(wǎng)絡(luò)爬蟲功能、位置定位功能以及標(biāo)簽聚合功能；其 中，網(wǎng)絡(luò)爬蟲功能，用于根據(jù)上網(wǎng)特征庫提取gn口上網(wǎng)日志中用戶訪問網(wǎng)站的行為并進(jìn)行頁面的分析，綜合得到用戶訪問網(wǎng)站業(yè)務(wù)特征信息；位置定位功能，用于根據(jù)a口、和/或iucs口信令數(shù)據(jù)中位置更新業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)綜合描述用戶的位置軌跡，對用戶進(jìn)行的定位，并形成與商圈商企位置的關(guān)聯(lián)，同時(shí)對用戶的位置軌跡與商企資源進(jìn)行關(guān)聯(lián)積累，最終得到商企廣告營銷的潛在目標(biāo)用戶；標(biāo)簽聚合功能，用于根據(jù)大數(shù)據(jù)平臺中獲取的用戶歷史特征標(biāo)簽，結(jié)合獲取到的用戶行為數(shù)據(jù)，包含：實(shí)時(shí)上網(wǎng)行為、通訊行為、位置軌跡行為，進(jìn)行標(biāo)簽設(shè)置；并根據(jù)營銷場景對各類偏好進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，實(shí)時(shí)得到用戶最迫切的偏好需求；事件處理層：包括事件采集、事件與營銷場景匹配以及事件分發(fā)功能；其中，事件采集功能，用于對用戶行為進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)控，設(shè)置所需監(jiān)測的用戶屬性，實(shí)時(shí)獲取用戶位置軌跡、上網(wǎng)行為、通訊行為特征等典型業(yè)務(wù)類型的行為并添加到事件庫；事件與營銷匹配功能，用于根據(jù)事件營銷場景的營銷內(nèi)容，在精準(zhǔn)營銷平臺中配置事件觸發(fā)規(guī)則，之后將事件庫中用戶行為事件與這些觸發(fā)規(guī)則進(jìn)行關(guān)聯(lián)，判斷是否觸發(fā)；事件分發(fā)功能，用于將匹配成功的并且達(dá)到觸發(fā)條件的用戶事件，以及用戶信息分發(fā)到精準(zhǔn)營銷平臺，由精準(zhǔn)營銷平臺進(jìn)行事件頻次、免打擾控制后，通過電子渠道、10086等渠道將已包含商企營銷廣告信息的內(nèi)容以短信、彩信等方式發(fā)送至用戶終端，形成營銷信息推送閉環(huán)；應(yīng)用層：包括營銷業(yè)務(wù)配置功能與營銷信息配置功能；具體用于：根據(jù)事件營銷場景中商企廣告營銷需求，結(jié)合用戶通訊行為的需求，在精準(zhǔn)營銷平臺中實(shí)現(xiàn)移動自有業(yè)務(wù)：語音包、短信/彩信包、終端營銷、應(yīng)用程序(app)推薦等和增值業(yè)務(wù)與商企廣告營銷內(nèi)容的營銷整合配置，實(shí)現(xiàn)商企合作收入與自有增值業(yè)務(wù)價(jià)值提升的雙向收益。這里，對用戶的上網(wǎng)行為、通訊行為、位置軌跡等維度進(jìn)行跟蹤解析，綜合歷史特征標(biāo)簽，構(gòu)建一個模型進(jìn)行標(biāo)簽聚合，實(shí)現(xiàn)對用戶需求及實(shí)時(shí)偏好的定量描述，實(shí)現(xiàn)用戶的動態(tài)特征聚合標(biāo)簽。標(biāo)簽聚合的建模思路如圖4所示：首先，根據(jù)歷史特征標(biāo)簽，行為數(shù)據(jù)與目標(biāo)場景的匹配程度，構(gòu)建基于每項(xiàng)規(guī)則的場景標(biāo)簽權(quán)重矩陣，矩陣形式可以如表1所示。表1然后，根據(jù)標(biāo)簽權(quán)重矩陣表，實(shí)時(shí)獲取用戶上網(wǎng)行為、通話/短彩信、位置信息等參數(shù)，計(jì)算標(biāo)簽聚合綜合評估值，計(jì)算公式可以用表達(dá)式(1)表示：v_mult＝l(dsw,v_loci,v_mesj,v_netk,v_hism)＝∑v_loci*w_loci+∑v_mesj*w_mesj+∑v_netk*w_netk+∑v_hism*w_hism(1)其中，dsw表示標(biāo)簽權(quán)重矩陣表；v_mult表示該場景下的用戶特征聚合標(biāo)簽評估值，作為事件觸發(fā)的依據(jù)；v_loci：位置信息指數(shù)，表示用戶在第i個位置與場景指定商企的地理位置距離，通過用戶位置信息與商企位置經(jīng)緯度測算得到；v_mesj：通話/短彩信指數(shù)，表示用戶第j個通訊行為發(fā)生次數(shù)；v_netk：上網(wǎng)動作指數(shù)，表示用戶第k個上網(wǎng)行為發(fā)生次數(shù)；v_hism：歷史特征標(biāo)簽關(guān)聯(lián)度，表示場景中第m個歷史特征標(biāo)簽的相關(guān)程度；w_loci，w_mesj，w_netk，w_hism：分別表示用戶位置信息、通訊行為、上網(wǎng)行為、歷史特征標(biāo)簽在該場景中的權(quán)重；這里，所述權(quán)重，根據(jù)不同場景中的影響程度，可選用熵權(quán)法、回歸系數(shù)法、專家法等進(jìn)行調(diào)整，尤其對于歷史特征標(biāo)簽權(quán)重w_hism、位置權(quán)重w_loci，在確定權(quán)重過程中綜合考慮用戶距離與用戶偏好對用戶特征聚合標(biāo)簽的影響程度。在某些特定營銷場景下可能存在由用戶歷史偏好與合作商企類別存在某一較高相似度，或用戶位置達(dá)到某一合作商企較近距離時(shí)觸發(fā)事件營銷 的情形；上述表達(dá)式得到的v_mult，可以表示營銷場景中，與用戶歷史特征標(biāo)簽的關(guān)聯(lián)程度、用戶位置的距離遠(yuǎn)近、通話行為的聯(lián)系頻度、上網(wǎng)行為等四個方面相關(guān)性綜合評估值，通過該評估值評估是否觸發(fā)場景事件。一個典型用戶的特征聚合標(biāo)簽屬性示例如表2所示。表2在標(biāo)簽聚合的建模過程中，對于跨域、長周期的用戶運(yùn)營數(shù)據(jù)采集可以采用如下方法：基于a口信令實(shí)時(shí)捕捉用戶位置信息，匹配商圈商企分布信息形成商圈范圍內(nèi)的事件營銷場景。形成表3所示的用戶的位置信息表、表4所示的商企分類維表信息表、表5所示的營銷場景維表信息表，為后續(xù)場景下的用戶特征聚合標(biāo)簽生成作基本信息準(zhǔn)備，其中營銷場景信息表中的特征聚合標(biāo)簽閥值用于之后事件觸發(fā)規(guī)則的設(shè)置中。lac表示位置，ci表示小區(qū)識別碼，lac表示位置區(qū)識別碼。用戶編號時(shí)間lacci經(jīng)度緯度備注表3表4表5當(dāng)用戶位置軌跡信令標(biāo)示進(jìn)入商圈基站范圍，根據(jù)用戶與已規(guī)劃營銷場景合作商企位置距離、用戶歷史特征標(biāo)簽類型確定用戶適宜的事件營銷場景，如 識別到用戶a某時(shí)段出現(xiàn)在商圈某某影院附近，經(jīng)事件營銷平臺處理，通過用戶位置與商企位置實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)，并結(jié)合營銷場景信息，生成用戶營銷場景綜合信息表，其中用戶特征聚合標(biāo)簽評估值在模型運(yùn)算結(jié)果產(chǎn)生之前將一直處于待評估狀態(tài)而不進(jìn)行事件觸發(fā)。用戶營銷場景綜合信息表如表6所示。表6運(yùn)用用戶特征聚合標(biāo)簽計(jì)算模型，將用戶實(shí)時(shí)位置信息、通訊行為、上網(wǎng)行為等權(quán)重值與用戶歷史特征標(biāo)簽權(quán)重值累加得到特征聚合標(biāo)簽評估值。如用戶特征聚合標(biāo)簽評估值達(dá)到事件營銷場景觸發(fā)的閥值條件，事件中心通過精準(zhǔn)營銷平臺匹配的營銷場景向其推送商圈合作商企營銷廣告信息。標(biāo)簽聚合模型在使用中，需要進(jìn)行調(diào)整與優(yōu)化；可以分析實(shí)時(shí)通訊行為、歷史特征標(biāo)簽及位置信息在不同場景的權(quán)重值及權(quán)重量化關(guān)系，及時(shí)調(diào)整用戶特征聚合標(biāo)簽?zāi)Ｐ蜋?quán)重。實(shí)時(shí)通訊行為、歷史特征標(biāo)簽的對應(yīng)關(guān)系可以分為完全匹配、較匹配、不匹配三種。構(gòu)建歷史特征標(biāo)簽與實(shí)時(shí)通訊行為類別表，以分類體系的相似程度作為關(guān)聯(lián)關(guān)系的評判標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行判斷。參考營銷場景信息進(jìn)行相應(yīng)標(biāo)簽的權(quán)重賦值，標(biāo)簽在不同場景的影響程度不同，權(quán)值大小也相應(yīng)調(diào)整；生成表格如表7所示。表7基于對營銷場景中事件規(guī)則復(fù)雜程度的分類，可將營銷場景分為簡單事件營銷場景與復(fù)雜事件營銷場景兩大類。簡單事件營銷場景事件規(guī)則相對簡單， 如基于流量消費(fèi)監(jiān)控的流量包推薦；復(fù)雜事件營銷場景事件規(guī)則綜合了多維度的用戶動作要素，如用戶的通訊行為、上網(wǎng)行為、位置移動等，規(guī)則同時(shí)包含了事件與事件之間、事件與場景要素(人、物)之間的關(guān)系，如層次關(guān)系、時(shí)間順序關(guān)系、因果關(guān)系等。復(fù)雜營銷場景的權(quán)重配置方法如表8所示。表8在實(shí)際應(yīng)用中，為了達(dá)到經(jīng)營目的，可對一定時(shí)間周期內(nèi)商圈內(nèi)商企潛在用戶進(jìn)行積累，從而形成特征聚合標(biāo)簽與合作商企經(jīng)營范圍類型匹配的用戶群信息，在向商圈內(nèi)外合作商企提供精準(zhǔn)的廣告微營銷服務(wù)的同時(shí)，也可以向不同類型合作商企提供基于目標(biāo)用戶群駐留密度的商企選址服務(wù)。商圈商企的廣告微營銷潛在用戶群積累模型構(gòu)建方法可以如表9所示。表9本發(fā)明實(shí)施例提供的一種用戶行為識別裝置，如圖5所示，所述裝置包括：確定模塊51、獲取模塊52、聚合模塊53，其中，所述確定模塊51，用于根據(jù)第一用戶所在位置信息，確定預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的基站，并確定與所述基站有信息交互的終端所屬的第二用戶；這里，可以根據(jù)第一用戶所在位置的經(jīng)緯度，確定預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的基站，所述范圍可以由所述第一用戶根據(jù)實(shí)際需求劃定，并提取所述預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的基站信息；根據(jù)基站所覆蓋方位和半徑，可以分時(shí)段提取所述基站覆蓋范圍內(nèi)的第二用戶清單；其中，第一用戶可以是業(yè)務(wù)運(yùn)營商，第二用戶可以是普通用戶，如消費(fèi)者等。由于業(yè)務(wù)運(yùn)營商周邊用戶流動較大，因此，可以連續(xù)分析特定時(shí)間段的流動用戶和常駐用戶。所述獲取模塊52，用于獲取所述第二用戶的歷史特征標(biāo)簽，從核心網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)源獲取所述第二用戶的各行為數(shù)據(jù)；具體的，從大數(shù)據(jù)平臺中獲取的第二用戶歷史特征標(biāo)簽；這里，所述歷史特征標(biāo)簽可以是按照日、周、月等時(shí)間粒度劃分的用戶靜態(tài)歷史特征標(biāo)簽。在實(shí)際應(yīng)用中，業(yè)務(wù)運(yùn)營商會對用戶的行為特點(diǎn)進(jìn)行匯總，形成歷史特征標(biāo)簽，具有歷史特征標(biāo)簽的用戶被稱為拍照用戶；歷史特征標(biāo)簽總體提供了所述用戶的歷史行為、習(xí)慣等信息。所述各行為數(shù)據(jù)包括：上網(wǎng)行為、通訊行為、位置軌跡等；所述通訊行為包括：語音通訊、短信、和/或彩信等；可以通過gn口、a口、和/或iucs口等接口從所述核心網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)源獲取所述行為數(shù)據(jù)；可以從gn口提取上網(wǎng)日志中用戶訪問網(wǎng)站的行為，并進(jìn)行頁面的分析，綜合得到用戶訪問網(wǎng)站業(yè)務(wù)特征 信息；這里，可以采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲功能實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁分析功能。從a口、和/或iucs口信令數(shù)據(jù)中提取位置數(shù)據(jù)，并綜合描述用戶的位置軌跡，對用戶進(jìn)行的定位。從a口和/或iucs口提取信令數(shù)據(jù)中的通話、短信、和/或彩信信息數(shù)據(jù)，獲取通話對象信息，以及通訊頻度等信息。本發(fā)明實(shí)施例提供的方法，還包括：對從數(shù)據(jù)源獲取的數(shù)據(jù)、boss的數(shù)據(jù)、經(jīng)營分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)、基站數(shù)據(jù)、和/或第一用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行多數(shù)據(jù)格式的適配，生成具有統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式的源數(shù)據(jù)；如此，可以提高系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理效率。對所述gn口、a口、和/或iucs口提取的數(shù)據(jù)與boss和/或經(jīng)營分析系統(tǒng)按照用戶進(jìn)行關(guān)聯(lián)處理；這里，由于gn口、a口、和/或iucs口提取的數(shù)據(jù)與boss和/或經(jīng)營分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分散在不同系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)之間沒有關(guān)聯(lián)，可以通過用戶的手機(jī)號碼，把從gn口、a口、和/或iucs口提取的數(shù)據(jù)與boss和/或經(jīng)營分析系統(tǒng)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，將所有數(shù)據(jù)通過所述手機(jī)號碼關(guān)聯(lián)在一起。所述聚合模塊53，用于根據(jù)所述歷史特征標(biāo)簽和各行為數(shù)據(jù)，確定所述第二用戶的特征聚合標(biāo)簽；具體的，根據(jù)大數(shù)據(jù)平臺中獲取的用戶歷史特征標(biāo)簽，結(jié)合獲取到的用戶行為數(shù)據(jù)，包括實(shí)時(shí)上網(wǎng)行為、通訊行為、位置軌跡行為，并根據(jù)目標(biāo)場景對各類偏好進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，實(shí)時(shí)得到用戶最迫切的偏好需求；其中，目標(biāo)場景可以是第一用戶的營銷場景；預(yù)先根據(jù)所述第一用戶的業(yè)務(wù)屬性設(shè)定目標(biāo)場景；確定所述歷史特征標(biāo)簽和目標(biāo)場景的歷史關(guān)聯(lián)度；根據(jù)所述第二用戶訪問網(wǎng)站的業(yè)務(wù)特征信息和目標(biāo)場景的關(guān)聯(lián)程度，確定上網(wǎng)動作指數(shù)；根據(jù)所述第二用戶和目標(biāo)場景的通訊頻度，確定通訊指數(shù)；根據(jù)所述第一用戶與第二用戶的距離，確定位置信息指數(shù)；對所述歷史關(guān)聯(lián)度、上網(wǎng)動作指數(shù)、通訊指數(shù)、和位置信息指數(shù)，按預(yù)設(shè)的權(quán)重進(jìn)行加權(quán)，將所述加權(quán)結(jié)果確定為第二用戶的特征聚合標(biāo)簽；所述特征聚合標(biāo)簽可以表征出所述第二用戶的實(shí)時(shí)行為；這里，第一用戶可以是業(yè)務(wù)運(yùn)營商，業(yè)務(wù)運(yùn)營商可以根據(jù)自身的經(jīng)營范圍，按自行需求設(shè)定一個營銷場景；如電影院可以針對某個節(jié)假日設(shè)定一個節(jié)假日電影院營銷等；所述加權(quán)的結(jié)果為第二用戶的特征聚合標(biāo)簽，可表示營銷場景中與用戶歷史特征標(biāo)簽的關(guān)聯(lián)程度、用戶位置的距離遠(yuǎn)近、通話行為的聯(lián)系頻度、上網(wǎng)行為等四個方面相關(guān)性綜合評估值；所述權(quán)重可以根據(jù)所述第一用戶的業(yè)務(wù)屬性、第二用戶的歷史特征標(biāo)簽和各行為數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整；所述權(quán)重調(diào)整的方法包括：主成分分析法、層次分析法、回歸分析法、專家法、和/或熵權(quán)法。在確定權(quán)重過程中，可以綜合考慮歷史特征標(biāo)簽和各行為數(shù)據(jù)對用戶特征聚合標(biāo)簽的影響程度，以此決定權(quán)重。本發(fā)明實(shí)施例提供的裝置，還包括觸發(fā)模塊54，用于預(yù)先根據(jù)所述第一用戶需求建立觸發(fā)規(guī)則，所述第二用戶的特征聚合標(biāo)簽與所述第一用戶業(yè)務(wù)屬性的關(guān)聯(lián)程度符合所述觸發(fā)規(guī)則時(shí)，則向所述第二用戶發(fā)送觸發(fā)信息；這里，所述觸發(fā)信息可以是第一用戶預(yù)先設(shè)置的業(yè)務(wù)推廣信息等；這里，可以根據(jù)第一用戶設(shè)置的營銷場景的營銷內(nèi)容，在精準(zhǔn)營銷平臺中配置事件觸發(fā)規(guī)則，將所述第二用戶的特征聚合標(biāo)簽與這些觸發(fā)規(guī)則進(jìn)行關(guān)聯(lián)，判斷是否觸發(fā)。如果所述第二用戶的特征聚合標(biāo)簽達(dá)到觸發(fā)條件，則可以由精準(zhǔn)營銷平臺進(jìn)行事件頻次、免打擾控制后，通過電子渠道、10086等渠道將已包含商企營銷廣告信息的內(nèi)容以短信、彩信等方式發(fā)送至第二用戶終端，形成營銷信息推送閉環(huán)。在實(shí)際應(yīng)用中，確定模塊51、獲取模塊52、聚合模塊53和觸發(fā)模塊54可由核心網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的中央處理器(cpu)、微處理器(mpu)、數(shù)字信號處理器(dsp)、或現(xiàn)場可編程門陣列(fpga)等實(shí)現(xiàn)。以上所述，僅為本發(fā)明的佳實(shí)施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。當(dāng)前第1頁12