號碼消費均值預測方法和裝置的制造方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及通信技術領域，尤其涉及一種號碼消費均值預測方法和裝置。
【背景技術】
[0002] 目前，運營商有很多零散號碼資源，例如靚號、普通號或差號等，這些零散號碼長 期閑置，沒有用于發展用戶。現有技術中，為了提高零散號碼的利用率，運營商會對零散號 碼的預期消費均值進行預測，根據零散號碼的預期消費均值將零散號碼推送給用戶。
[0003] 然而，現有技術中，運營商根據用戶號碼的尾號或者號碼段的模式對用戶號碼進 行消費均值的預測，例如將尾號為"8888"的號碼的預存消費額定為20000元，月消費均值 在886元以上，例如將尾號為"888"的號碼的預存消費額定為6000元，月消費均值在386 元以上。上述預測方法根據運營商的經驗設置，使得預測的消費均值難以與用戶號碼的實 際消費情況相符，因此難以將上述號碼推送給用戶，難以提高零散號碼資源的利用率。

【發明內容】

[0004] 本發明提供一種號碼消費均值預測方法和裝置，用于解決現有技術中零散號碼資 源利用率低的問題。
[0005] 本發明的第一個方面是提供一種號碼消費均值預測方法，包括：
[0006] 獲取設定數量的號碼數據，所述號碼數據包括：用戶號碼以及所述用戶號碼的月 消費均值；
[0007] 根據所述用戶號碼查詢預設的數字組合表，確定與各個數字組合對應的用戶號碼 集合，所述用戶號碼集合中的用戶號碼包括對應的所述數字組合；
[0008] 根據每個用戶號碼集合中的所述用戶號碼的月消費均值，確定每個用戶號碼集合 的月消費均值；
[0009] 根據各個用戶號碼集合對應的數字組合，以及每個用戶號碼集合的月消費均值， 建立回歸分析模型；
[0010] 獲取待預測的用戶號碼，查詢所述數字組合表，確定所述用戶號碼所包括的第一 數字組合；
[0011] 根據所述回歸分析模型以及所述第一數字組合，確定待預測的用戶號碼的預期消 費均值。
[0012] 本發明的另一個方面提供一種號碼消費均值預測裝置，包括：
[0013] 獲取模塊，用于獲取設定數量的號碼數據，所述號碼數據包括：用戶號碼以及所述 用戶號碼的月消費均值；
[0014] 查詢模塊，用于根據所述用戶號碼查詢預設的數字組合表，確定與各個數字組合 對應的用戶號碼集合，所述用戶號碼集合中的用戶號碼包括對應的所述數字組合；
[0015] 確定模塊，用于根據每個用戶號碼集合中的所述用戶號碼的月消費均值，確定每 個用戶號碼集合的月消費均值；
[0016]建立模塊，用于根據各個用戶號碼集合對應的數字組合，以及每個用戶號碼集合 的月消費均值，建立回歸分析模型；
[0017] 所述查詢模塊還用于，獲取待預測的用戶號碼，查詢所述數字組合表，確定所述用 戶號碼所包括的第一數字組合；
[0018] 所述確定模塊還用于，根據所述回歸分析模型以及所述第一數字組合，確定待預 測的用戶號碼的預期消費均值。
[0019] 本發明中，通過獲取設定數量的號碼數據，所述號碼數據包括：用戶號碼以及所述 用戶號碼的月消費均值，根據設定數量的號碼數據建立回歸分析模型以及對回歸分析模型 中的各系數進行確定，根據系數確定后的回歸分析模型和待預測的用戶號碼包括的數字組 合，來確定待預測的用戶號碼的預期消費均值，從而能夠在參考包括各數字組合的用戶號 碼的月消費均值的情況下，對待預測的用戶號碼的消費均值進行預測，使得預測的消費均 值能夠與用戶號碼的實際消費情況相符，易于將上述號碼推送給用戶，提高零散號碼資源 的利用率。
【附圖說明】
[0020] 圖1為本發明提供的號碼消費均值預測方法一個實施例的流程圖；
[0021] 圖2為本發明提供的號碼消費均值預測方法又一個實施例的流程圖；
[0022] 圖3為本發明提供的號碼消費均值預測裝置一個實施例的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0023]為使本發明實施例的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合本發明實施例 中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是 本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員 在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。
[0024] 圖1為本發明提供的號碼消費均值預測方法一個實施例的流程圖，如圖1所示，包 括：
[0025] 101、獲取設定數量的號碼數據，號碼數據包括：用戶號碼以及用戶號碼的月消費 均值。
[0026] 本發明提供的號碼消費均值預測方法的執行主體為號碼消費均值預測裝置，號碼 消費均值預測裝置具體可以為統計話費的服務器上的軟件或應用，用于結合該服務器統計 得到的各個用戶號碼的月消費值對待預測用戶號碼的預期消費均值進行預測。
[0027]具體地，設定數量的號碼數據可以為，從全國每個城市統計得到的數千個用戶的 用戶號碼和月消費均值。設定數量可以根據預測的準確度進行調整。例如，設定數量可以 為數萬個用戶號碼和對應的月消費均值。
[0028] 進一步的，為了過濾掉非正常數據，提高預測精度，步驟101之后，還可以包括：刪 除號碼數據中月消費均值小于第二預設值的用戶號碼以及對應的月消費均值。
[0029] 102、根據用戶號碼查詢預設的數字組合表，確定與各個數字組合對應的用戶號碼 集合，用戶號碼集合中的用戶號碼包括對應的數字組合。
[0030]其中，數字組合表中的數字組合可以根據經驗設置，或者從預設數量的用戶數據 中總結得到。數字組合具體指的是具有特定意義的數字組合，例如不受歡迎的數字組合 " 84 "和" 48 "，重復的數字組合" 111 "、" 888 "或者" 99999 "等，受歡迎的數字組合" 520 "、 " 1314"等，順序數字組合" 12345"、" 67890"等。包括數字組合的用戶號碼，例如包括" 1314" 的用戶號碼""等。
[0031] 進一步地，為了減少計算量，步驟102之后，還