移動(dòng)通信中數(shù)據(jù)套餐推薦模型的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

黎建文+王銳深+李成奇

【摘 ? ?要】對東莞移動(dòng)數(shù)據(jù)套餐的現(xiàn)狀進(jìn)行了分析，通過離散型系統(tǒng)建模方法，建立了用戶數(shù)據(jù)流量需求預(yù)測模型、單個(gè)標(biāo)準(zhǔn)月套餐推薦模型以及基于標(biāo)準(zhǔn)月套餐和疊加套餐的推薦模型，并設(shè)計(jì)了相關(guān)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法。實(shí)施推薦后，數(shù)據(jù)流量經(jīng)營指標(biāo)顯著提升，投訴指標(biāo)明顯改善。

【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)套餐推薦 ? ?數(shù)據(jù)流量需求預(yù)測 ? ?數(shù)學(xué)建模 ? ?數(shù)據(jù)流量經(jīng)營

中圖分類號：TP399 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B ? ?文章編號：1006-1010（2014）-22-0082-05

Design and Implementation of Recommended Model for Data Traffic Combo in Mobile Communications

LI Jian-wen， WANG Rui-shen， LI Cheng-qi

（China Mobile Group Guangdong Co.， Ltd.， Dongguan Branch， Dongguan 523129， China）

[Abstract]This paper firstly analyzes the current status of data traffic combo in Dongguan branch of China Mobile， as well as builds the prediction model of user data traffic demands， the recommended combo model of single month and the recommended model of superposed combos through discrete system modeling. Then， related data structures and algorithms are designed. Through implementing the recommended models， operating indicators of data traffic are highly enhanced and complaints indicators are significantly improved.

[Key words]recommended data traffic combo ? ?demands on data traffic ? ?prediction mathematical modeling ? ?data business

1 ? 現(xiàn)狀分析

1.1 ?業(yè)務(wù)規(guī)則簡介

東莞移動(dòng)的GPRS套餐分為基本套餐、標(biāo)準(zhǔn)月套餐、閑時(shí)套餐和疊加套餐。其中，基本套餐是指動(dòng)感地帶網(wǎng)聊卡、全球通新商旅等已捆綁包含流量的套餐[1];標(biāo)準(zhǔn)月套餐是指不限使用時(shí)段和地域，全品牌均可辦理的套餐，用戶每月只能使用1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)月套餐;閑時(shí)套餐限定用戶使用時(shí)間，用戶1個(gè)月只能辦理1個(gè)閑時(shí)套餐;疊加套餐也有多檔，但每檔疊加包用戶在1個(gè)月內(nèi)只能辦理1個(gè)，同一個(gè)月可以辦理多個(gè)不同檔的數(shù)據(jù)流量疊加套餐。對于套餐外的數(shù)據(jù)流量，每1MB收費(fèi)1元。

1.2 ?數(shù)據(jù)流量經(jīng)營和用戶投訴現(xiàn)狀

隨著智能手機(jī)的普及，用戶對數(shù)據(jù)流量的需求越來越大，但是大部分用戶對自己的數(shù)據(jù)流量需求都缺乏較好的感知。如用戶只辦理10元70MB的標(biāo)準(zhǔn)月套餐，但當(dāng)月消耗的流量達(dá)到100MB，用戶需為套餐外的流量支付額外的30元。東莞移動(dòng)數(shù)據(jù)套餐現(xiàn)狀如表1所示：

表1 ? ?東莞移動(dòng)數(shù)據(jù)套餐現(xiàn)狀統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

統(tǒng)計(jì)指標(biāo) 6月 7月 8月

數(shù)據(jù)套餐投訴用戶數(shù)/有效上網(wǎng)用戶數(shù) 7.75% 7.36% 8.26%

產(chǎn)生套餐外流量用戶數(shù)/有效上網(wǎng)用戶數(shù) 10.87% 9.21% 11.70%

產(chǎn)生套餐外流量并投訴的用戶數(shù)/產(chǎn)生套餐外流量用戶數(shù) 26.57% 29.77% 26.28%

產(chǎn)生套餐外流量下月升級套餐的用戶數(shù)/產(chǎn)生套餐外流量用戶數(shù) 2.76% 3.10% 2.73%

辦理了疊加包的用戶數(shù)/有效上網(wǎng)用戶數(shù) 11.63% 11.04% 12.39%

根據(jù)每個(gè)用戶的數(shù)據(jù)流量使用情況，推薦適合其使用的數(shù)據(jù)流量套餐組合，有利于減少其套餐外數(shù)據(jù)流量，降低用戶支付的費(fèi)用，提升用戶滿意度。

2 ? 數(shù)據(jù)流量套餐推薦模型

2.1 ?用戶數(shù)據(jù)流量需求預(yù)測模型

手機(jī)上網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流量受用戶使用習(xí)慣、資費(fèi)、營銷推廣、手機(jī)終端等多因素的影響，其中用戶的使用習(xí)慣是最主要的因素[2]。有些用戶套餐內(nèi)流量越多使用也越多，而有些用戶使用的流量則相對固定。

為了區(qū)別日常使用的月份，定義M=1表示1970年1月份，M=2表示1970年2月份，以此類推。針對M月份，用L（M）表示用戶使用的流量，A（M）表示用戶可用的套餐數(shù)據(jù)流量，定義套餐數(shù)據(jù)流量使用飽和度G（M）來評價(jià)該月用戶的使用習(xí)慣，則有：

G（M）=L（M）/A（M） ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（1）endprint

例如，用戶2013年8月份套餐內(nèi)可用流量為30MB，使用了6MB的數(shù)據(jù)流量，則M=524，G（M）=0.2。對連續(xù)3個(gè)月均未產(chǎn)生套餐外流量但每日均有流量產(chǎn)生的用戶的流量數(shù)據(jù)做統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)月平均飽和度為93.63%，這可視為一個(gè)合理的飽和度，既滿足每日的上網(wǎng)需求，又在合理的范圍內(nèi)。取過去m個(gè)月的G（M）的平均值作為用戶M+1月份G（M+1）的預(yù)測值，m的值越大預(yù)測就越準(zhǔn)確，則有：

（2）

如果用戶仍然使用M月份的套餐配置，則可以預(yù)期該用戶M+1月份的數(shù)據(jù)流量需求為：

L（M+1）=A（M）G（M+1） ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（3）

2.2 ?推薦模型1：單個(gè)標(biāo)準(zhǔn)月套餐推薦模型

參考離散系統(tǒng)的建模方法[3]，先考慮一種最簡單的場景：用戶只使用標(biāo)準(zhǔn)月套餐，沒有基本套餐、也不辦理閑時(shí)套餐和數(shù)據(jù)流量疊加套餐。用x表示標(biāo)準(zhǔn)月套餐的檔，x=1，2，…，n。P（x）、Q（x）分別表示x檔的資費(fèi)和包含的流量。對于i

預(yù)測用戶M+1月份的數(shù)據(jù)流量需求為L（M+1），用戶選擇套餐為x，如果x包含的流量不小于L（M+1），則用戶支付的費(fèi)用為x的資費(fèi);否則，還要超出套餐外流量，L（M+1）-Q（x）。用公式表示用戶的費(fèi)用如下：

（4）

向用戶做標(biāo)準(zhǔn)月套餐的推薦就是尋找一個(gè)x，使得P（L（M+1））取得最小值。下面給出求解的方法：

設(shè)1≤k

如果向用戶推薦k檔和i檔，用戶需要支付的費(fèi)用分別為P（k）+K[L（M+1）-Q（k）]和P（i）+K[L（M+1）-Q（i）]。顯然，當(dāng)滿足：

[P（i）-P（k）]/[Q（i）-Q（k）]≤K ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （5）

推薦i檔比推薦k檔用戶需支付的費(fèi)用更少。在當(dāng)前資費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)下，所有滿足1≤k

使P（i）+K[L（M+1）-Q（i）]≤P（i+1）+K[L（M+1）-Q（i+1）]成立的條件，即推薦i檔的條件為L（M+1）≤

KQ（i）+P（i+1）-P（i）;否則，推薦i+1檔。

考慮到邊界條件，取P（0）=0，Q（0）=0，則當(dāng)1≤i≤n時(shí)，向用戶推薦i檔套餐的條件是：

KQ（i-1）+P（i）-P（i-1）

表2展示了在當(dāng)前資費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)下根據(jù)上述模型制定的推薦方案：

表2 ? ?當(dāng)前資費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)下的GPRS標(biāo)準(zhǔn)月套餐推薦方案

L（M+1） 推薦x 套餐費(fèi)/元 包含流量/MB

5

35

80

180

550

550

2.3 ?推薦模型2：基于標(biāo)準(zhǔn)月套餐和疊加套餐的推

薦模型

據(jù)統(tǒng)計(jì)，90%以上的有效上網(wǎng)用戶都會(huì)選擇標(biāo)準(zhǔn)月套餐和疊加套餐的組合作為自己的套餐配置。因此，設(shè)計(jì)基于標(biāo)準(zhǔn)月套餐和疊加套餐的推薦模型更具應(yīng)用價(jià)值。

用變量x表示標(biāo)準(zhǔn)月套餐的檔，共n檔;用變量y表示疊加套餐的檔，共m檔。設(shè)有d1，d2，…，dm，如果用戶選擇第i檔數(shù)據(jù)流量疊加套餐，則di=1;否則，di=0。

對某一選擇組合z={x，d1，d2，…，dm}，用戶的總費(fèi)用為，總流量為。假設(shè)用戶選擇的組合為z，則有：

（7）

基于標(biāo)準(zhǔn)月套餐和疊加套餐的推薦就是尋找一個(gè)組合z，使得P（LNEED（M+1））取得最小值。對比式（4）和（7），它們具有類似的結(jié)構(gòu)，因此求解問題的方法也類似。

用戶選擇一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)月套餐共有種選法。再選擇一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)流量疊加套餐，但每檔數(shù)據(jù)流量疊加套餐最多選擇一個(gè)，選擇的方法有種。那么所有的組合方法就有n2m種。在當(dāng)前的資費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)下，n=6，m=7，則所有可能的套餐組合為768種。對于這種離散結(jié)構(gòu)且計(jì)算量較大的問題，可以借助計(jì)算機(jī)求解。

3 ? 基于標(biāo)準(zhǔn)月套餐和疊加套餐的推薦模

型的程序?qū)崿F(xiàn)

3.1 ?數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

如圖1所示，定義結(jié)構(gòu)體struct GPRSPackage來表示一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)月套餐和數(shù)據(jù)流量疊加套餐的組合。所有的可用組合以雙向鏈表的形式連接起來[4-5]，特別定義鏈表的Head節(jié)點(diǎn)（包含0MB價(jià)格為0元）和Tail節(jié)點(diǎn)（包含無限大的數(shù)據(jù)流量和無限高的價(jià)格）。

圖1 ? ?一個(gè)套餐組合節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

3.2 ?算法實(shí)現(xiàn)

算法第一步：產(chǎn)生所有適合向用戶推薦的套餐組合

雖然根據(jù)上文的計(jì)算，在當(dāng)前的資費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)下所有可能的套餐組合為768種，但并非這些組合都適合向用戶推薦。例如，有組合A和組合B，A包含的總數(shù)據(jù)流量比B多，但總價(jià)格比B低，那么推薦A會(huì)比推薦B對用戶來說更劃算，這時(shí)B就需要剔除。另外，當(dāng)滿足2個(gè)前提：A.z_Total_P

（1）從Head到Tail方向各節(jié)點(diǎn)按照包含的總流量從小到大排序。

（2）對于鏈表中任意2個(gè)節(jié)點(diǎn)A和B，如果A.z_Total_Q

（3）對于A往Head方向的前一個(gè)節(jié)點(diǎn)C，有（A.z_Total_P-C.z_Total_P） ≤K*（A.z_Total_Q-C.z_Total_Q）。endprint

產(chǎn)生每種標(biāo)準(zhǔn)月套餐和數(shù)據(jù)流量疊加套餐的可能組合方式并以鏈表節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)，這使用一個(gè)多重循環(huán)便可實(shí)現(xiàn)，最重要的是如何將節(jié)點(diǎn)插入到鏈表中正確的位置。如圖2所示，對每個(gè)新產(chǎn)生的組合可通過6個(gè)步驟將其插入到鏈表合適的位置。

（1）從Head到Tail方向逐個(gè)區(qū)間掃描，確定left和right滿足條件left. z_Total_Q

（2）new與right比較，如果new的價(jià)格不低于right，則舍棄new。結(jié)束。

（3）從left開始往Head方向搜索，標(biāo)注所有滿足包含流量比new少但價(jià)格比new高的節(jié)點(diǎn)，直到不滿足該條件為止。back為包含流量比new少但價(jià)格比new低的流量最大的節(jié)點(diǎn)。

（4）將back-left段（不含back但含left）從鏈表中刪除，推薦new比推薦這些節(jié)點(diǎn)更劃算。

（5）new與back比較，如果不滿足條件（new. z_Total_P-back. z_Total_P）≤K*（new. z_Total_Q-back. z_Total_Q），則舍棄new，將back與right重新鏈接。結(jié)束。

（6）如果滿足條件（new. z_Total_P-back. z_Total_P）≤K*（new. z_Total_Q-back. z_Total_Q），則將back、new和right鏈接起來。結(jié)束。

算法第二步：生成推薦方案

由式（6）可得，推薦的每檔套餐都對應(yīng)一個(gè)流量的左邊界值和右邊界值。如圖3所示，定義結(jié)構(gòu)體類型struct GPRSRecomended來表示一個(gè)推薦方案。其中，Left_Q、Right_Q分別表示一個(gè)推薦方案的左邊界值和右邊界值。申請一個(gè)動(dòng)態(tài)數(shù)組來存放推薦方案，遍歷算法第一步生成的套餐組合鏈表，設(shè)置數(shù)組各元素的Package域。然后再從頭掃描動(dòng)態(tài)數(shù)組，分別設(shè)置各個(gè)推薦組合的左邊界值和右邊界值。

表3展示了當(dāng)前資費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)下的標(biāo)準(zhǔn)月套餐和流量疊加套餐組合推薦方案的一部分。

顯然，根據(jù)算法求解出來的推薦方案可能包含個(gè)數(shù)太多的套餐，要求用戶接受這種推薦方案是不切實(shí)際的。一個(gè)折中的方案是：在套餐組合生成時(shí)，按照一定的閥值，將數(shù)目多于該閥值的套餐組合剔除，再進(jìn)行推薦。取3組流量使用習(xí)慣相似的用戶，分別進(jìn)行2、3和4個(gè)套餐的推薦，發(fā)現(xiàn)推薦2個(gè)套餐時(shí)接受推薦的用戶數(shù)占總推薦用戶數(shù)的比例約為75.4%，推薦3個(gè)套餐時(shí)比例降到66.7%，推薦4個(gè)套餐時(shí)比例迅速降到29.2%。由此可見，就推薦效果而言，向用戶推薦的套餐個(gè)數(shù)最好不超過3個(gè)。

4 ? 總結(jié)

在2013年8月末基于標(biāo)準(zhǔn)月套餐和疊加套餐的推薦模型實(shí)施了大規(guī)模的套餐推薦。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，推薦效果明顯，目標(biāo)用戶進(jìn)行套餐升級基本符合推薦套餐，有效地減少了用戶超數(shù)據(jù)流量使用的情況并減低該主題的萬用戶投訴率。

4.1 ?推薦效果分析

如表4所示，對比8、9月份的流量經(jīng)營指標(biāo)和投訴指標(biāo)都得到了顯著改善。產(chǎn)生套餐外流量和流量投訴的用戶明顯減少，升級月套餐和辦理疊加包的用戶明顯增多?？紤]到東莞移動(dòng)巨大的用戶數(shù)，指標(biāo)每提升1個(gè)百分點(diǎn)都意味著上萬到十萬的用戶受益。

表4 ? ?東莞移動(dòng)數(shù)據(jù)套餐現(xiàn)狀統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)推薦效果分析

統(tǒng)計(jì)指標(biāo) 8月 9月 指標(biāo)改善

數(shù)據(jù)套餐投訴用戶數(shù)/有效上網(wǎng)用戶數(shù) 8.26% 5.36% 減少2.90%

產(chǎn)生套餐外流量用戶數(shù)/有效上網(wǎng)用戶數(shù) 11.70% 9.17% 減少2.53%

產(chǎn)生套餐外流量并投訴的用戶數(shù)/產(chǎn)生套餐外流量用戶數(shù) 26.28% 20.10% 減少6.18%

產(chǎn)生套餐外流量下月升級套餐的用戶數(shù)/產(chǎn)生套餐外流量用戶數(shù) 2.73% 8.06% 增多5.33%

辦理了疊加包的用戶數(shù)/有效上網(wǎng)用戶數(shù) 12.39% 16.52% 增多4.13%

4.2 ?創(chuàng)新點(diǎn)

（1）定義了套餐數(shù)據(jù)流量使用飽和度，采用套餐數(shù)據(jù)流量使用飽和度來評估用戶對數(shù)據(jù)流量的使用習(xí)慣，并提出了基于套餐數(shù)據(jù)流量使用飽和度的用戶數(shù)據(jù)流量需求預(yù)測模型。

（2）基于用戶數(shù)據(jù)流量需求預(yù)測模型，先設(shè)計(jì)了單個(gè)標(biāo)準(zhǔn)月套餐的推薦模型，再設(shè)計(jì)了基于標(biāo)準(zhǔn)月套餐和疊加套餐的推薦模型，該模型經(jīng)計(jì)算機(jī)編程后可方便求解。

參考文獻(xiàn)：

[1] 中國移動(dòng)廣東有限公司官網(wǎng). 手機(jī)流量套餐資費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)[EB/OL]. （2014-02-01）[2014-05-10]. http：//gd.10086.cn/commodity/options/detail/GPRS_FUNCTION_10.shtml.

[2] 網(wǎng)易科技. 專欄：應(yīng)用流量包月將改變手機(jī)使用習(xí)慣[EB/OL]. （2013-04-24）[2014-05-10]. http：//tech.163.com/13/0424/05/8T6VNC0D00094N0U.html.

[3] 費(fèi)培之，程中瑗層. 數(shù)學(xué)模型實(shí)用教程[M]. 四川： 四川大學(xué)出版社， 1998.

[4] 嚴(yán)蔚敏，吳偉民. 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（C語言版）[M]. 北京： 清華大學(xué)出版社， 2008.

[5] 譚浩強(qiáng). C語言程序設(shè)計(jì)[M]. 2版. 北京： 清華大學(xué)出版社， 2002.endprint

產(chǎn)生每種標(biāo)準(zhǔn)月套餐和數(shù)據(jù)流量疊加套餐的可能組合方式并以鏈表節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)，這使用一個(gè)多重循環(huán)便可實(shí)現(xiàn)，最重要的是如何將節(jié)點(diǎn)插入到鏈表中正確的位置。如圖2所示，對每個(gè)新產(chǎn)生的組合可通過6個(gè)步驟將其插入到鏈表合適的位置。

（1）從Head到Tail方向逐個(gè)區(qū)間掃描，確定left和right滿足條件left. z_Total_Q

（2）new與right比較，如果new的價(jià)格不低于right，則舍棄new。結(jié)束。

（3）從left開始往Head方向搜索，標(biāo)注所有滿足包含流量比new少但價(jià)格比new高的節(jié)點(diǎn)，直到不滿足該條件為止。back為包含流量比new少但價(jià)格比new低的流量最大的節(jié)點(diǎn)。

（4）將back-left段（不含back但含left）從鏈表中刪除，推薦new比推薦這些節(jié)點(diǎn)更劃算。

（5）new與back比較，如果不滿足條件（new. z_Total_P-back. z_Total_P）≤K*（new. z_Total_Q-back. z_Total_Q），則舍棄new，將back與right重新鏈接。結(jié)束。

（6）如果滿足條件（new. z_Total_P-back. z_Total_P）≤K*（new. z_Total_Q-back. z_Total_Q），則將back、new和right鏈接起來。結(jié)束。

算法第二步：生成推薦方案

由式（6）可得，推薦的每檔套餐都對應(yīng)一個(gè)流量的左邊界值和右邊界值。如圖3所示，定義結(jié)構(gòu)體類型struct GPRSRecomended來表示一個(gè)推薦方案。其中，Left_Q、Right_Q分別表示一個(gè)推薦方案的左邊界值和右邊界值。申請一個(gè)動(dòng)態(tài)數(shù)組來存放推薦方案，遍歷算法第一步生成的套餐組合鏈表，設(shè)置數(shù)組各元素的Package域。然后再從頭掃描動(dòng)態(tài)數(shù)組，分別設(shè)置各個(gè)推薦組合的左邊界值和右邊界值。

表3展示了當(dāng)前資費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)下的標(biāo)準(zhǔn)月套餐和流量疊加套餐組合推薦方案的一部分。

顯然，根據(jù)算法求解出來的推薦方案可能包含個(gè)數(shù)太多的套餐，要求用戶接受這種推薦方案是不切實(shí)際的。一個(gè)折中的方案是：在套餐組合生成時(shí)，按照一定的閥值，將數(shù)目多于該閥值的套餐組合剔除，再進(jìn)行推薦。取3組流量使用習(xí)慣相似的用戶，分別進(jìn)行2、3和4個(gè)套餐的推薦，發(fā)現(xiàn)推薦2個(gè)套餐時(shí)接受推薦的用戶數(shù)占總推薦用戶數(shù)的比例約為75.4%，推薦3個(gè)套餐時(shí)比例降到66.7%，推薦4個(gè)套餐時(shí)比例迅速降到29.2%。由此可見，就推薦效果而言，向用戶推薦的套餐個(gè)數(shù)最好不超過3個(gè)。

4 ? 總結(jié)

在2013年8月末基于標(biāo)準(zhǔn)月套餐和疊加套餐的推薦模型實(shí)施了大規(guī)模的套餐推薦。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，推薦效果明顯，目標(biāo)用戶進(jìn)行套餐升級基本符合推薦套餐，有效地減少了用戶超數(shù)據(jù)流量使用的情況并減低該主題的萬用戶投訴率。

4.1 ?推薦效果分析

如表4所示，對比8、9月份的流量經(jīng)營指標(biāo)和投訴指標(biāo)都得到了顯著改善。產(chǎn)生套餐外流量和流量投訴的用戶明顯減少，升級月套餐和辦理疊加包的用戶明顯增多?？紤]到東莞移動(dòng)巨大的用戶數(shù)，指標(biāo)每提升1個(gè)百分點(diǎn)都意味著上萬到十萬的用戶受益。

表4 ? ?東莞移動(dòng)數(shù)據(jù)套餐現(xiàn)狀統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)推薦效果分析

統(tǒng)計(jì)指標(biāo) 8月 9月 指標(biāo)改善

數(shù)據(jù)套餐投訴用戶數(shù)/有效上網(wǎng)用戶數(shù) 8.26% 5.36% 減少2.90%

產(chǎn)生套餐外流量用戶數(shù)/有效上網(wǎng)用戶數(shù) 11.70% 9.17% 減少2.53%

產(chǎn)生套餐外流量并投訴的用戶數(shù)/產(chǎn)生套餐外流量用戶數(shù) 26.28% 20.10% 減少6.18%

產(chǎn)生套餐外流量下月升級套餐的用戶數(shù)/產(chǎn)生套餐外流量用戶數(shù) 2.73% 8.06% 增多5.33%

辦理了疊加包的用戶數(shù)/有效上網(wǎng)用戶數(shù) 12.39% 16.52% 增多4.13%

4.2 ?創(chuàng)新點(diǎn)

（1）定義了套餐數(shù)據(jù)流量使用飽和度，采用套餐數(shù)據(jù)流量使用飽和度來評估用戶對數(shù)據(jù)流量的使用習(xí)慣，并提出了基于套餐數(shù)據(jù)流量使用飽和度的用戶數(shù)據(jù)流量需求預(yù)測模型。

（2）基于用戶數(shù)據(jù)流量需求預(yù)測模型，先設(shè)計(jì)了單個(gè)標(biāo)準(zhǔn)月套餐的推薦模型，再設(shè)計(jì)了基于標(biāo)準(zhǔn)月套餐和疊加套餐的推薦模型，該模型經(jīng)計(jì)算機(jī)編程后可方便求解。

參考文獻(xiàn)：

[1] 中國移動(dòng)廣東有限公司官網(wǎng). 手機(jī)流量套餐資費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)[EB/OL]. （2014-02-01）[2014-05-10]. http：//gd.10086.cn/commodity/options/detail/GPRS_FUNCTION_10.shtml.

[2] 網(wǎng)易科技. 專欄：應(yīng)用流量包月將改變手機(jī)使用習(xí)慣[EB/OL]. （2013-04-24）[2014-05-10]. http：//tech.163.com/13/0424/05/8T6VNC0D00094N0U.html.

[3] 費(fèi)培之，程中瑗層. 數(shù)學(xué)模型實(shí)用教程[M]. 四川： 四川大學(xué)出版社， 1998.

[4] 嚴(yán)蔚敏，吳偉民. 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（C語言版）[M]. 北京： 清華大學(xué)出版社， 2008.

[5] 譚浩強(qiáng). C語言程序設(shè)計(jì)[M]. 2版. 北京： 清華大學(xué)出版社， 2002.endprint

產(chǎn)生每種標(biāo)準(zhǔn)月套餐和數(shù)據(jù)流量疊加套餐的可能組合方式并以鏈表節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)，這使用一個(gè)多重循環(huán)便可實(shí)現(xiàn)，最重要的是如何將節(jié)點(diǎn)插入到鏈表中正確的位置。如圖2所示，對每個(gè)新產(chǎn)生的組合可通過6個(gè)步驟將其插入到鏈表合適的位置。

（1）從Head到Tail方向逐個(gè)區(qū)間掃描，確定left和right滿足條件left. z_Total_Q

（2）new與right比較，如果new的價(jià)格不低于right，則舍棄new。結(jié)束。

（3）從left開始往Head方向搜索，標(biāo)注所有滿足包含流量比new少但價(jià)格比new高的節(jié)點(diǎn)，直到不滿足該條件為止。back為包含流量比new少但價(jià)格比new低的流量最大的節(jié)點(diǎn)。

（4）將back-left段（不含back但含left）從鏈表中刪除，推薦new比推薦這些節(jié)點(diǎn)更劃算。

（5）new與back比較，如果不滿足條件（new. z_Total_P-back. z_Total_P）≤K*（new. z_Total_Q-back. z_Total_Q），則舍棄new，將back與right重新鏈接。結(jié)束。

（6）如果滿足條件（new. z_Total_P-back. z_Total_P）≤K*（new. z_Total_Q-back. z_Total_Q），則將back、new和right鏈接起來。結(jié)束。

算法第二步：生成推薦方案

由式（6）可得，推薦的每檔套餐都對應(yīng)一個(gè)流量的左邊界值和右邊界值。如圖3所示，定義結(jié)構(gòu)體類型struct GPRSRecomended來表示一個(gè)推薦方案。其中，Left_Q、Right_Q分別表示一個(gè)推薦方案的左邊界值和右邊界值。申請一個(gè)動(dòng)態(tài)數(shù)組來存放推薦方案，遍歷算法第一步生成的套餐組合鏈表，設(shè)置數(shù)組各元素的Package域。然后再從頭掃描動(dòng)態(tài)數(shù)組，分別設(shè)置各個(gè)推薦組合的左邊界值和右邊界值。

表3展示了當(dāng)前資費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)下的標(biāo)準(zhǔn)月套餐和流量疊加套餐組合推薦方案的一部分。

顯然，根據(jù)算法求解出來的推薦方案可能包含個(gè)數(shù)太多的套餐，要求用戶接受這種推薦方案是不切實(shí)際的。一個(gè)折中的方案是：在套餐組合生成時(shí)，按照一定的閥值，將數(shù)目多于該閥值的套餐組合剔除，再進(jìn)行推薦。取3組流量使用習(xí)慣相似的用戶，分別進(jìn)行2、3和4個(gè)套餐的推薦，發(fā)現(xiàn)推薦2個(gè)套餐時(shí)接受推薦的用戶數(shù)占總推薦用戶數(shù)的比例約為75.4%，推薦3個(gè)套餐時(shí)比例降到66.7%，推薦4個(gè)套餐時(shí)比例迅速降到29.2%。由此可見，就推薦效果而言，向用戶推薦的套餐個(gè)數(shù)最好不超過3個(gè)。

4 ? 總結(jié)

在2013年8月末基于標(biāo)準(zhǔn)月套餐和疊加套餐的推薦模型實(shí)施了大規(guī)模的套餐推薦。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，推薦效果明顯，目標(biāo)用戶進(jìn)行套餐升級基本符合推薦套餐，有效地減少了用戶超數(shù)據(jù)流量使用的情況并減低該主題的萬用戶投訴率。

4.1 ?推薦效果分析

如表4所示，對比8、9月份的流量經(jīng)營指標(biāo)和投訴指標(biāo)都得到了顯著改善。產(chǎn)生套餐外流量和流量投訴的用戶明顯減少，升級月套餐和辦理疊加包的用戶明顯增多?？紤]到東莞移動(dòng)巨大的用戶數(shù)，指標(biāo)每提升1個(gè)百分點(diǎn)都意味著上萬到十萬的用戶受益。

表4 ? ?東莞移動(dòng)數(shù)據(jù)套餐現(xiàn)狀統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)推薦效果分析

統(tǒng)計(jì)指標(biāo) 8月 9月 指標(biāo)改善

數(shù)據(jù)套餐投訴用戶數(shù)/有效上網(wǎng)用戶數(shù) 8.26% 5.36% 減少2.90%

產(chǎn)生套餐外流量用戶數(shù)/有效上網(wǎng)用戶數(shù) 11.70% 9.17% 減少2.53%

產(chǎn)生套餐外流量并投訴的用戶數(shù)/產(chǎn)生套餐外流量用戶數(shù) 26.28% 20.10% 減少6.18%

產(chǎn)生套餐外流量下月升級套餐的用戶數(shù)/產(chǎn)生套餐外流量用戶數(shù) 2.73% 8.06% 增多5.33%

辦理了疊加包的用戶數(shù)/有效上網(wǎng)用戶數(shù) 12.39% 16.52% 增多4.13%

4.2 ?創(chuàng)新點(diǎn)

（1）定義了套餐數(shù)據(jù)流量使用飽和度，采用套餐數(shù)據(jù)流量使用飽和度來評估用戶對數(shù)據(jù)流量的使用習(xí)慣，并提出了基于套餐數(shù)據(jù)流量使用飽和度的用戶數(shù)據(jù)流量需求預(yù)測模型。

（2）基于用戶數(shù)據(jù)流量需求預(yù)測模型，先設(shè)計(jì)了單個(gè)標(biāo)準(zhǔn)月套餐的推薦模型，再設(shè)計(jì)了基于標(biāo)準(zhǔn)月套餐和疊加套餐的推薦模型，該模型經(jīng)計(jì)算機(jī)編程后可方便求解。

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[2] 網(wǎng)易科技. 專欄：應(yīng)用流量包月將改變手機(jī)使用習(xí)慣[EB/OL]. （2013-04-24）[2014-05-10]. http：//tech.163.com/13/0424/05/8T6VNC0D00094N0U.html.

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[5] 譚浩強(qiáng). C語言程序設(shè)計(jì)[M]. 2版. 北京： 清華大學(xué)出版社， 2002.endprint