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Big Data Business

异网识别及策反解决方案

· 业务驱动力
足于的家庭宽带用户资源,通过业务识别、DPI、内容感知、模式匹配等技术对家庭宽带用户自建wifi情况下的家庭用户进行全方位的信息识别和提取,包括手机号码、IMSI、IMEI、终端类型等,并结合过网话单,分析社交圈及用户价值。通过对此类信息进行行为建模、深度挖掘和知识发现,洞悉家庭用户的行为偏好,进行家庭画像,找出家庭用户使用业务的“痛点”,从而为中国电信找到营销策反的最佳切入点,从而对家庭用户实施精准有效的营销策反。

· 异网识别及策反解决方案

整合固网DPI数据和通话话单等数据,借助大数据技术和相关算法,通过数据挖掘手段,构建异网用户识别模型、家庭关系模型、朋友圈模型等多种模型,精准识别异网用户及其身份特征,以便进行针对性营销服务,并助力开展策反异网工作!



1. 异网用户识别
通过相关的模型识别出异网用户。
2. 异网用户特征刻画
对异网用户的习惯、偏好等特征进行刻画。
3. 异网家庭关系识别
识别家庭关系,分析家庭的成员的上网行为和通话行为,构建家庭画像。
4. 异网用户朋友圈识别
借助朋友圈模型,识别异网用户的朋友圈。
5. 高价值异网用户识别
通过异网用户过网通话等关联本网业务情况,利用高价值异网用户分析模型,识别出高价值用户,以便进行策反。
6. 返乡异网用户识别
识别春节或者结束外地务工返乡的异网用户。
7. 校园异网用户识别
通过校园的过网话单和位置分析,设计相应的模型,识别校园异网用户。
8. 热搜监控
通过对用户搜索内容的分析,分析监控搜索热点,区分电信业务与非电信业务的搜索热点。

9. 可视化呈现

(异网洞察)


· 我们的优势
一、众多模型辅助识别异网用户,尽可能的提升识别的全面性和精准度,比如:手机号码识别模型(基于DPI和通话记录)、家庭关系模型、朋友圈模型等等;
二、准确的用户使用终端识别能力,为识别用户的终端结构信息,未刻画用户终端习惯和偏好行为保驾护航;
三、上百种主流互联网账号的挖掘和识别,帮助洞察用户圈子及行为偏好和特征,如:QQ、微信、支付宝等100多种主流互联网账号;
四、虚拟与现实的结合:通过与运营商用户真实结合,挖掘用户的虚拟特征。

· 成功案例
1. 中国电信集团云计算公司;
2. 中国电信集团云南分公司等。