申请/专利权人：中国联合网络通信有限公司重庆市分公司

申请日：2018-05-21

公开（公告）日：2024-06-11

公开（公告）号：CN108681925B

主分类号：G06Q30/0201

分类号：G06Q30/0201;G06Q30/0251;H04W4/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.11#授权;2020.12.29#实质审查的生效;2018.10.19#公开

摘要：本发明公开了一种基于移动互联网的场景还原方法，包括场景元素解耦、定义场景进出规则、定义场景持续规则、定义场景间隔规则、定义场景过滤名单规则、规则存放、场景还原；通过所述场景元素解耦、所述定义场景进出规则、所述定义场景持续规则、所述定义场景间隔规则、所述定义场景过滤名单规则、所述规则存放、所述场景还原，然后加载到Storm中进行数据计算，最终实现目标用户特定场景还原。有益效果在于：将指定的场景在数据侧实时的还原出来，找到了场景中的用户，可由营销系统实时地把在当前场景下用户最愿意接受的产品或服务推送给用户，真正做到想用户之所想，急用户之所急，消除传统营销方式时效性差的壁垒。

主权项：1.一种基于移动互联网的场景还原方法，其特征在于：包括场景元素解耦、定义场景进出规则、定义场景持续规则、定义场景间隔规则、定义场景过滤名单规则、规则存放、场景还原；通过所述场景元素解耦、所述定义场景进出规则、所述定义场景持续规则、所述定义场景间隔规则、所述定义场景过滤名单规则、所述规则存放、所述场景还原，然后加载到Storm中进行数据计算，最终实现目标用户特定场景还原，所述场景还原包括基础事件数据读取、数据传输、规则加载、号码号段、基站区域的数据加载、规则引擎计算、结果数据存储，基础事件数据读取是指在Storm里定义多个基础事件的Spout单元spout_scene_httpevent、spout_scene_lacevent、spout_scene_lacNonevent、spout_scene_sigevent，高速并发从Kafka里读取基础事件数据；数据传输是指Spout使用SpoutOutputCollector把基础事件数据tuple以StreamGrouping的方式发送到逻辑计算单bolt_scene；规则加载是指逻辑计算单元bolt_scene从Redis里读取之前定义好的场景还原规则；号码号段和基站区域数据的加载是指逻辑计算单元bolt_scene从Redis里读取号码号段、基站清单数据；规则引擎计算是指逻辑计算单元基于基础事件数据、规则进行数据匹配，输出满足规则目标用户，实现用户场景在数据处理侧的还原，最终得到指定场景下的用户；结果数据存储是指存储在Kafka的Scene_topic下。

全文数据：一种基于移动互联网的场景还原方法技术领域[0001]本发明涉及移动互联网用户场景还原、实时营销领域，本发明涉及一种基于移动互联网的场景还原方法。背景技术[0002]基于场景化的营销和服务，相比于无差别或无时效地营销和服务，更贴合用户的真实需求，用户接受度高的同时，用户感知也更加友好，是企业进行营销与服务的重要方向。而如何及时发现与还原用户所处的场景，则是场景化营销能否得以实施的关键。[0003]通信运营商作为移动互联网服务的基础通信提供者，为用户提供互联网通信的同时，也有用户使用互联网的大量行为数据可供分析，并还原用户使用移动互联网的各种场景。[0004]通过对移动互联网信令及控制码流进行分析，通过一定方法，提供对用户使用移动互联网的实时场景，为实时场景营销提供基础场景事件。发明内容[0005]本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种基于移动互联网的场景还原方法。[0006]本发明通过以下技术方案来实现上述目的：[0007]一种基于移动互联网的场景还原方法，包括场景元素解耦、定义场景进出规则、定义场景持续规则、定义场景间隔规则、定义场景过滤名单规则、规则存放、场景还原;通过所述场景元素解耦、所述定义场景进出规则、所述定义场景持续规则、所述定义场景间隔规则、所述定义场景过滤名单规则、所述规则存放、所述场景还原，然后加载到Storm中进行数据计算，最终实现目标用户特定场景还原。[0008]本实施例中，所述场景元素解耦将场景中的与用户有关的各类元素分解出来，命令为基础事件，分为位置类基础事件、信令类基础事件、上网类基础事件、B域类基础事件、基站基础事件、名单基础事件，其中位置类基础事件是指用户进入区域、用户离开区域、用户在区域内驻留（带持续时长属性）、漫入用户进去区域;信令类基础事件是指用户开机、用户关机、用户占线、用户未接、用户误话;上网类基础事件用户使用视频APP、用户使用游戏APP、用户使用音乐APP、用户使用搜索引擎;B域类基础事件是指用户的账本余额、业务量余额、业务量饱和度等实时数据;基站基础事件是指基站清单，每个区域都可以通过基站投射还原；名单基础事件是指用户号码清单、用户号段清单等。[0009]本实施例中，所述定义场景进出规则对于位置类场景首先选择基站基础事件，指定位置区域的范围；然后选择进入区域的基础事件完成场景进入的策略定义，可选用户进去区域或漫入用户进去区域，还原用户进入指定区域的行为;对于信令类场景选择一个信令类基础事件即完成场景进入的策略定义;对于上网类场景选择一个上网类基础事件即完成场景进入的策略定义;对于复合类场景如在指定位置区域使用上网类业务的场景，同时位置类、上网类基础事件即可;仅在位置类场景、复合类场景与位置复合时，需要定义场景退出的策略，其他场景会自动退出；选择用户离开区域基础事件，该元素与基站清单自动匹配，还原用户从该区域的离开行为。[0010]本实施例中，所述定义场景持续规则是指对于位置类场景、复合类场景与位置复合时，可选择用户在区域内驻留（带持续时长属性基础事件，指定驻留时长，实现对用户保持场景的还原。[0011]本实施例中，所述定义场景间隔规则是指用户的类似场景重现的可能性是非常高的，需要定义场景间隔策略来避免场景的反复重现造成营销环节对用户的打扰。可以定义从秒到小时到天甚至数天的场景间隔。[0012]本实施例中，所述定义场景过滤名单规则是指先是选择名单基础事件，可选有用户号码、用户号段，红名单规则，名单里的用户号码或号段才是场景的目前用户；黑名单规贝1J，名单外的用户号码或号段才是场景的目前用户。[0013]本实施例中，所述场景还原包括基础事件数据读取、数据传输、规则加载、号码号段、基站区域等数据加载、规则引擎计算、结果数据存储，基础事件数据读取是指在Storm里定义多个基础事件的Spout单元spout__scene_httpevent、spout_scene—lacevent、spout_scenejacNonevent、spout_scene_sigevent，高速并发从Kafka里读取基础事件数据；数据传输是指Spout使用SpoutOutputCollector把基础事件数据tuple以StreamGrouping的方式发送到逻辑计算单兀bolt_scene;规则加载是指逻辑计算单元bolt_scene从Redis里读取之前定义好的场景还原规则;号码号段、基站区域等数据加载是指逻辑计算单元bolt_scene从Redis里读取号码号段、基站清单数据;规则引擎计算是指逻辑计算单元基于基础事件数据、规则进行数据匹配，输出满足规则目标用户，实现用户场景在数据处理侧的还原，最终得到指定场景下的用户；结果数据存储是指存储在Kafka的Scene_topic下。[0014]本发明的有益效果在于:将指定的场景在数据侧实时的还原出来，找到了场景中的用户，可由营销系统实时地把在当前场景下用户最愿意接受的产品或服务推送给用户，真正做到想用户之所想，急用户之所急，消除传统营销方式时效性差的壁垒。附图说明[0015]图1是本发明所述一种基于移动互联网的场景还原方法的工作原理图。具体实施方式[0016]下面结合附图对本发明作进一步说明：[0017]如图1所示，一种基于移动互联网的场景还原方法，包括场景元素解耦、定义场景进出规则、定义场景持续规则、定义场景间隔规则、定义场景过滤名单规则、规则存放、场景还原;通过所述场景元素解耦、所述定义场景进出规则、所述定义场景持续规则、所述定义场景间隔规则、所述定义场景过滤名单规则、所述规则存放、所述场景还原，然后加载到Storm中进行数据计算，最终实现目标用户特定场景还原。[0018]本实施例中，所述场景元素解耦将场景中的与用户有关的各类元素分解出来，命令为基础事件，分为位置类基础事件、信令类基础事件、上网类基础事件、B域类基础事件、基站基础事件、名单基础事件，其中位置类基础事件是指用户进入区域、用户离开区域、用尸在区域内驻留（带持续时长属性）、漫入用户进去区域;信令类基础事件是指用户开机、用户关机、用户占线、用户未接、用户误话;上网类基础事件用户使用视频APP、用户使用游戏APP、用户使用音乐APP、用户使用搜索引擎;B域类基础事件是指用户的账本余额、业务量余额、业务量饱和度等实时数据;基站基础事件是指基站清单，每个区域都可以通过基站投射还原;名单基础事件是指用户号码清单、用户号段清单等。[0019]本实施例中，所述定义场景进出规则对于位置类场景首先选择基站基础事件，指定位置区域的范围；然后选择进入区域的基础事件完成场景进入的策略定义，可选用户进去区域或漫入用户进去区域，还原用户进入指定区域的行为;对于信令类场景选择一个信令类基础事件即完成场景进入的策略定义;对于上网类场景选择一个上网类基础事件即完成场景进入的策略定义;对于复合类场景如在指定位置区域使用上网类业务的场景，同时位置类、上网类基础事件即可;仅在位置类场景、复合类场景与位置复合时，需要定义场景退出的策略，其他场景会自动退出；选择用户离开区域基础事件，该元素与基站清单自动匹配，还原用户从该区域的离开行为。[0020]本实施例中，所述定义场景持续规则是指对于位置类场景、复合类场景与位置复合时，可选择用户在区域内驻留（带持续时长属性基础事件，指定驻留时长，实现对用户保持场景的还原。[0021]本实施例中，所述定义场景间隔规则是指用户的类似场景重现的可能性是非常高的，需要定义场景间隔策略来避免场景的反复重现造成营销环节对用户的打扰。可以定义从秒到小时到天甚至数天的场景间隔。[0022]本实施例中，所述定义场景过滤名单规则是指先是选择名单基础事件，可选有用户号码、用户号段，红名单规则，名单里的用户号码或号段才是场景的目前用户；黑名单规贝!J，名单外的用户号码或号段才是场景的目前用户。[0023]本实施例中，所述场景还原包括基础事件数据读取、数据传输、规则加载、号码号段、基站区域等数据加载、规则引擎计算、结果数据存储，基础事件数据读取是指在Storm里定义多个基础事件的Spout单元spout_scene—httpevent、spout_scene_lacevent、spout_scene_lacNonevent、spout_scene_sigevent，高速并发从Kafka里读取基础事件数据；数据传输是指Spout使用SpoutOutputCollector把基础事件数据tuple以StreamGrouping的方式发送到逻辑计算单元bolt_scene;规则加载是指逻辑计算单元bolt_scene从Redis里读取之前定义好的场景还原规则;号码号段、基站区域等数据加载是指逻辑计算单元bolt_scene从Redis里读取号码号段、基站清单数据;规则引擎计算是指逻辑计算单元基于基础事件数据、规则进行数据匹配，输出满足规则目标用户，实现用户场景在数据处理侧的还原，最终得到指定场景下的用户；结果数据存储是指存储在Kafka的Scene_topic下。[0024]具体工作原理为:通过所述场景元素解耦将场景分为位置类基础事件、信令类基础事件、上网类基础事件、B域类基础事件、基站基础事件、名单基础事件，根据场景分类进行所述定义场景进出规则、所述定义场景持续规则、所述定义场景过滤名单规则，定义好了场景还原的规则，规则存放到Redis中，最终使用Storm计算框架构建场景还原的Topology。[0025]以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。

权利要求：1.一种基于移动互联网的场景还原方法，其特征在于:包括场景元素解耦、定义场景进出规则、定义场景持续规则、定义场景间隔规则、定义场景过滤名单规则、规则存放、场景还原;通过所述场景元素解耦、所述定义场景进出规则、所述定义场景持续规则、所述定义场景间隔规则、所述定义场景过滤名单规则、所述规则存放、所述场景还原，然后加载到Storm中进行数据计算，最终实现目标用户特定场景还原。2.根据权利要求1所述的一种基于移动互联网的场景还原方法，其特征在于:所述场景元素解耦将场景中的与用户有关的各类元素分解出来，命令为基础事件，分为位置类基础事件、信令类基础事件、上网类基础事件、B域类基础事件、基站基础事件、名单基础事件，其中位置类基础事件是指用户进入区域、用户离开区域、用户在区域内驻留（带持续时长属性、漫入用户进去区域;信令类基础事件是指用户开机、用户关机、用户占线、用户未接、用户误话;上网类基础事件用户使用视频APP、用户使用游戏APP、用户使用音乐APP、用户使用搜索引擎;B域类基础事件是指用户的账本余额、业务量余额、业务量饱和度等实时数据;基站基础事件是指基站清单，每个区域都可以通过基站投射还原；名单基础事件是指用户号码清单、用户号段清单等。3.根据权利要求1所述的一种基于移动互联网的场景还原方法，其特征在于:所述定义场景进出规则对于位置类场景首先选择基站基础事件，指定位置区域的范围；然后选择进入区域的基础事件完成场景进入的策略定义，可选用户进去区域或漫入用户进去区域，还原用户进入指定区域的行为;对于信令类场景选择一个信令类基础事件即完成场景进入的策略定义;对于上网类场景选择一个上网类基础事件即完成场景进入的策略定义;对于复合类场景如在指定位置区域使用上网类业务的场景，同时位置类、上网类基础事件即可;仅在位置类场景、复合类场景与位置复合时，需要定义场景退出的策略，其他场景会自动退出•，选择用户离开区域基础事件，该元素与基站清单自动匹配，还原用户从该区域的离开行为。4.根据权利要求1所述的一种基于移动互联网的场景还原方法，其特征在于:所述定义场景持续规则是指对于位置类场景、复合类场景（与位置复合时，可选择用户在区域内驻留（带持续时长属性基础事件，指定驻留时长，实现对用户保持场景的还原。5.根据权利要求1所述的一种基于移动互联网的场景还原方法，其特征在于:所述定义场景间隔规则是指用户的类似场景重现的可能性是非常高的，需要定义场景间隔策略来避免场景的反复重现造成营销环节对用户的打扰。可以定义从秒到小时到天甚至数天的场景间隔。6.根据权利要求1所述的一种基于移动互联网的场景还原方法，其特征在于:所述定义场景过滤名单规则是指先是选择名单基础事件，可选有用户号码、用户号段，红名单规则，名单里的用户号码或号段才是场景的目前用户；黑名单规则，名单外的用户号码或号段才是场景的目前用户。7.根据权利要求1所述的一种基于移动互联网的场景还原方法，其特征在于:所述场景还原包括基础事件数据读取、数据传输、规则加载、号码号段、基站区域等数据加载、规则引擎计算、结果数据存储，基础事件数据读取是指在Storm里定义多个基础事件的Spout单元spout_scene_httpevent、spout_scene_lacevent、spout_scene—lacNonevent、spout_scenejigevent，高速并发从Kafka里读取基础事件数据；数据传输是指Spout使用SpoutOutputCollector把基础事件数据tuple以StreamGrouping的方式发送到逻辑计算单元13〇11：_3〇6]16;规则加载是指逻辑计算单元13〇11；_306116从1^^3里读取之前定义好的场景还原规则;号码号段、基站区域等数据加载是指逻辑计算单元bolt_scene从Redis里读取号码号段、基站清单数据;规则引擎计算是指逻辑计算单元基于基础事件数据、规则进行数据匹配，输出满足规则目标用户，实现用户场景在数据处理侧的还原，最终得到指定场景下的用户;纪果数据存储是指存储在的Scene—t〇pic下。

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