《数据业务的用户行为分析研究》开题报告

《数据业务的用户行为分析研究》开题报告中国移动集团级重点研发项目（含联合项目）开题报告一、项目编号及名称：2012_LH_34数据业务的用户行为分析研究二、项目组：三、课题背景和意义移动互联网业务的快速发展推动了市场环境的深刻变革。增值业务数量急剧增长，OTT服务商加入竞争，中国移动业务优势已经荡然无存。在行业内部，业务已经不再是企业的核心竞争力，用户的争夺成为已经逐渐成为企业竞争的核心。在行业之间，移动互联网提供了高速的接入通道，造就了大批OTT服务商，运营商面临变成“哑管道”的风险。《数据业务的用户行为分析研究》开题报告全文共11页，当前为第1页。面对如此情况，爱力总强调：“客户的协约和我们签订，客户的属性在我们的数据库中，客户的行为由我们的网络承载。只有基于对客户的充分认知，我们才能准确的提供符合客户需求的业务和服务，才有可能打造中国移动主导的生态圈，才有可能创造更大的价值。要做到充分认知，就必须实现用户可区分、业务可识别、资源可管理、服务可分级、流量可控制。《数据业务的用户行为分析研究》开题报告全文共11页，当前为第1页。根据领导的指示，本项目重点开展对用户行为的分析和挖掘，进而支撑流量运营、智能管道等重点应用。四、课题研究目标本课题针对用户行为进行深入分析，为业务平台、省公司提供用户层面的信息支撑。本项目主要从底层平台、分析能力及模型、业务应用三个层面开展研究，为增值业务运营提供用户层面自底向上的全面支撑方案。五、课题研究内容（包括研究总体框架、难点及解决方案、主要技术方案和关键技术等）5.1研究总体框架本项目从三个层面展开研究：《数据业务的用户行为分析研究》开题报告全文共11页，当前为第2页。底层平台。《数据业务的用户行为分析研究》开题报告全文共11页，当前为第2页。分析功能及模型。扩充用户画像等内容构成的用户基础信息，进而构建用户偏好、用户关联、用户社交等各类分析模型；构建业务周期、业务特征等各类业务特征模型，实现对增值业务运营应用的统一支撑；重点应用。开展智能管道监控、终端运营、流量运营等重点应用方案研究。同时进行用户离网、用户社交轨迹等专项分析应用研究。5.2难点及解决方案集中化分析模型与实际落地场景结合：【主要难点】：项目重点研究了集中化分析模型及分析能力对各省公司、业务平台等提供服务的方式和手段。集中化的分析模型更多是基于各省公司及业务平台的共性需求构建，不能够有效的体现出各省公司及业务平台的具体实际情况。如何保障集中化分析能力与实际落地场景的有效结合，是项目研究的难点，也是重点。【解决方案】：在模型构建阶段，注意结合业务知识的应用，通过参数等方式对模型留有调控接口，方便根据实际情况的不同对模型进行相应的调整。模型建立智能引导机制，采用引导流程辅助省公司和业务平台的实际使用人员根据实际情况对模型进行调整。分析模型定期根据实际应用的情况进行优化。用户标签体系【主要难点】：项目研究建立用户标签体系及数字内容标签体系。目前尚不存在对标签体系的统一认识，对于标签、标签分类等也存在多种不同的理解。例如在用户偏好分析过程中，应该分析哪些方向偏好能够更好的对用户进行定位难于确定；在数字内容的标签分类中，不同领域存在多种不同的分类方式，也无法统一。【解决方案】：综合利用互联网领域、AppStore等已有的标签及标签分类体系，充分借鉴淘宝、eBay等电商网站对用户行为把握的手段，结合中国移动自有业务的特点，进行用户行为的分析和标签的构建。海量复杂数据的存储和分析及数据质量问题《数据业务的用户行为分析研究》开题报告全文共11页，当前为第3页。【主要难点】：接入用户各类行为数据，尤其是用户互联网行为数据的接入，导致数据海量且业务分类复杂的特性，同时《数据业务的用户行为分析研究》开题报告全文共11页，当前为第3页。【解决方案】：对分布式计算平台进行深入研究，充分利用现有存储设备，实现对海量数据的有效存储。关注数据库领域等最新的技术，研究非结构化数据分析的解决方案。可此信令监测系统等辅助DPI解析，保障用户互联网数据的完整性。5.3主要技术方案和关键技术本项目主要技术方案和关键技术如下：分布式平台研究。本项目重点研究针对与增值的云计算平台可行性，及Hadoop方式与传统数据库方式混搭方案。实现对海量数据的有效存储和集中分析，为上层分析应用提供基础计算能力；爬虫平台建设。利用互联网爬虫技术，配合中文分词、文本挖掘技术建立爬虫分析平台。集中对用户网络行为中的URL进行解析分类，建立有效的URL分类体系，用于辅助对用户偏好的分析及精准定位；DPI、DFI技术研究。建设以DPI、DFI技术为主导的互联网分析技术，实现对Gn口数据等内容的准确解析，精确客户用户互联网行为。用户及业务分析模型研究。本项目重点根据用户的业务行为及互联网行为等进行用户偏好、用户关联等各类模型及算法的研究。同时对业务周期、业务特征等各类业务模型开展研究，建立业务特征库。实现对用户及业务的准确定位，为精准营销提供支撑；用户及数字内容标签体系研究。根据用户及业务的分析结果，构建用户及数字内容的标签体系。利用标签直观而全面的描述用户及业务的各方面特征、标准分类。利用标签体系，实现中国移动自有标签的体系化管理；智能管道、上网、终端等重点应用方案设计。充分用户及业务层面的分析功能，构建智能管道监控、流量运营监控、上网、终端运营等各类重点应用方案，实现增值业务的有效运营与价值提升；六、专利检索情况无《数据业务的用户行为分析研究》开题报告全文共《数据业务的用户行为分析研究》开题报告全文共11页，当前为第4页。七、已有的研究工作积累和取得的研究成果1、研究院已经具有较为深厚的云计算技术储备与知识架构；2、一级VGOP侧已经储备具体用户标签体系及各类用户相关分析模型；3、上海公司已经初步构建爬虫系统及用户互联网分析功能，并用于支撑流量运营等重点应用。八、本课题的创新点和专利点本项目主要创新点如下：开展针对海量数据和非结构化数据的分布式存储及分析架构研究；开展爬虫技术、中文分词技术及文本挖掘技术研究；构建用户标签体系和数字内容标签体系；建立符合移动自身特点和满足移动业务需要的内容、应用分类体系；建立用户及业务各类分析模型，例如用户行为解析模型、关联分析模型、竞争者模型等，更完整的呈现移动用户真实行为模式、移动与竞争者的差异分析。建立业务周期模型、业务特征模型等进而建立业务特征库；通过管道信息-管道洞察-管道服务-流量经营的闭环过程来达到通过管道精细化服务能力提升探索精细化流量经营的目的，主要包括网络和市场数据协同化、管道建设支撑全业务化、智能终端销售跟踪一体化、流量与内容推广个性化、管道服务主动精细化；外部合作伙伴委托方案广东公司委托方案如下：广东公司课题由互联网基地协助集团研究院完成研究，其中「用户行为解析模型」、「关联分析模型」、「竞争者模型」部分，均由合作方与互联网基地共同研发。《数据业务的用户行为分析研究》开题报告全文共11页，当前为第5页。《数据业务的用户行为分析研究》开题报告全文共11页，当前为第5页。十、预期研究产出研究成果（研究报告、形成的软硬件平台）：项目研究报告、业务特征库应用系统、WLAN监控分析平台标准成果（形成的企业标准及标准化组织成果）：专利成果（专利申请计划）：以用户及业务标签体系为主题形成一个专利。试验成果（开展的相关试验室及外场测试工作中形成的试验报告）：《数据业务的用户行为分析研究》开题报告全文共11页，当前为第6页。十一、课题研究分工《数据业务的用户行为分析研究》开题报告全文共11页，当前为第6页。单位分工内容研究产出负责人研究院1、一级VGOP云架构可行性研究；2、用户标签体系及数字内容标签体系研究；3、用户及业务分析模型、算法研究；4、对外服务支撑体系研究；1、一级VGOP云架构可行性研究报告；2、项目研究报告；史达广东1、用户、渠道、及流量层面进行用户行为分析、建立用户标签和内容标签库；2、潜在用户挖掘与拓展、用户关联推荐和精确推荐，包括热门应用的拓展和完善；子项目研究报告(Word,PPT)晏先浩、王飞广西1、海量数据处理；2、智能管道监控及评估相关应用；3、用户投诉及相关模型研究；子项目研究报告；效益评估报告；魏立勤、郑双上海1、智能爬虫、中文分词、分本分类及协议技术分析相关研究；2、内容分类体系研究；3、用户偏好模型及标签研究，生成标签库；4、流量效益评估研究；子项目研究报告；石世磊浙江互联网业务识别及业务特征分析子项目研究报告潘宇辉《数据业务的用户行为分析研究》开题报告全文共11页，当前为第7页。《数据业务的用户行为分析研究》开题报告全文共11页，当前为第7页。1、通过对用户上网行为分析细分用户属性，用户分群和内容匹配相结合，进行上网的差异化、精细化运营支撑，提升运营效率。2、上网的热点区域分析。3、精细化终端运营，发挥智能终端的流量拉动作用4、建立流量经营评估体系，指导有针对性的开展流量经营工作。子项目研究报告张美娜吉林1、WLAN运营监控分析；1、子项目研究报告；2、WLAN运营监控分析平台；胡刚、吴永迪《数据业务的用户行为分析研究》开题报告全文共11页，当前为第9页。《数据业务的用户行为分析研究》开题报告全文共11页，当前为第8页。十二、《数据业务的用户行为分析研究》开题报告全文共11页，当前为第9页。《数据业务的用户行为分析研究》开题报告全文共11页，当前为第8页。研究课题事项起始时间预期输出数据业务的用户行为分析一、前期准备：包括项目立项、业务需求分析4月1日~5月31日开题汇报二、分布式计算平台研究5月21日~6月30日一级VGOP分布式平台可行性报告三、用户及数字内容标签体系研究，及两级标签体系互动研究7月1日~8月31日标签体系文档四、用户及业务分析模型研究6月1日~11月30日分析模型及相应算法文档五、智能管道、上网、终端运营等应用研究7月1日~12月1日相应业务设计方案六、结题材料梳理12月1日~12月15日结题报告十三、项目关键技术决策点及完成时间计划项目关键决策点决策点简要描述研究完成时间计划云计算平台确认一级VGOP及用户互联网分析采用云计算平台的可行性20120630标签体系及两级互动方式讨论标签体系的合理性，及两级互动方式是否需要进一步确认20120830互联网用户分析模型模型讨论所建立的用户互联网分析模型是否满足实际生产需要20121130冲浪、智能管道及流