用于得到在電信呼叫圖的節(jié)點(diǎn)之間的邊緣的復(fù)合連結(jié)度量的方法和裝置制造方法
【專(zhuān)利摘要】一種用于得到電信呼叫圖的節(jié)點(diǎn)之間的邊緣的復(fù)合連結(jié)度量的方法，包括：接收具有描述性屬性的原始值的描述性數(shù)據(jù)，該描述性屬性與由在節(jié)點(diǎn)之間的邊緣形成的電信呼叫圖相關(guān)聯(lián)。每個(gè)邊緣涉及兩個(gè)節(jié)點(diǎn)。每個(gè)原始值涉及邊緣和形成相應(yīng)的原始值的邊緣屬性對(duì)的描述性屬性。描述性數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)在本地存儲(chǔ)設(shè)備中。在考慮到相應(yīng)的描述性屬性的原始值的分布和描述性屬性的公共基的情況下，確定對(duì)于每個(gè)描述性屬性的縮放因子。確定每個(gè)描述性屬性的加權(quán)因子。基于描述性屬性的原始值、縮放因子和加權(quán)因子來(lái)計(jì)算邊緣的復(fù)合連結(jié)度量。
【專(zhuān)利說(shuō)明】用于得到在電信呼叫圖的節(jié)點(diǎn)之間的邊緣的復(fù)合連結(jié)度量
的方法和裝置
【背景技術(shù)】
[0001]此申請(qǐng)基于2011年9月8日提交的美國(guó)臨時(shí)申請(qǐng)N0.61/532，151，并要求其優(yōu)先權(quán),其全部?jī)?nèi)容通過(guò)引用合并于此。
[0002]本公開(kāi)涉及用于基于在電信呼叫圖的節(jié)點(diǎn)之間的邊緣的多個(gè)屬性來(lái)得到該邊緣的復(fù)合連結(jié)度量的過(guò)程。例如，本公開(kāi)描述了一種用于得到邊緣的復(fù)合連結(jié)度量的方法的示例性實(shí)施例，該方法考慮到邊緣的多個(gè)屬性的值、在電信呼叫圖中邊緣的多個(gè)屬性的值的分布、多個(gè)屬性到共同尺度的轉(zhuǎn)換、以及關(guān)于復(fù)合連結(jié)度量對(duì)每個(gè)屬性的相對(duì)貢獻(xiàn)的靈敏度對(duì)多個(gè)屬性進(jìn)行加權(quán)。本公開(kāi)還描述了一種裝置的示例性實(shí)施例，該裝置基于經(jīng)由與電信呼叫圖相關(guān)聯(lián)的電信網(wǎng)絡(luò)通信的歷史數(shù)據(jù)記錄來(lái)得到邊緣的復(fù)合連結(jié)度量。這里描述的方法和裝置的各種實(shí)施例可以結(jié)合對(duì)服務(wù)提供商提供關(guān)于流失預(yù)測(cè)的建議來(lái)使用。然而，這里描述的方法和裝置可以用于其他目的，諸如電信服務(wù)采用的預(yù)測(cè)、定向廣告、定向市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、異常檢測(cè)或可以從用戶(hù)行為的預(yù)測(cè)獲益的其他用途。
[0003]社交網(wǎng)絡(luò)分析(SNA)是用于更好地理解用戶(hù)的行為和關(guān)系的有效方法。通常在在線社交網(wǎng)絡(luò)(OSN)的背景下應(yīng)用SNA,在線社交網(wǎng)絡(luò)諸如Facebook、Flickr和Twitter,其中，用戶(hù)可以直接建立連結(jié)、共享信息以及加入群組以與具有類(lèi)似興趣的用戶(hù)連接。在這些網(wǎng)絡(luò)中，SNA對(duì)直接暗示用戶(hù)之間的社交連接的屬性進(jìn)行操作。例如，兩個(gè)用戶(hù)是OSN上的好友、他們屬于相同的群組、或他們彼此共享信息的事實(shí)可以各自單獨(dú)用于推斷出社交連結(jié)存在。
[0004]這樣的OSN包含因果關(guān)系信息，即暗示存在社交連結(jié)的數(shù)據(jù)屬性。然而，存在其他社交網(wǎng)絡(luò)，其中僅可以觀察到一個(gè)社交連結(jié)的效果。每個(gè)效果單獨(dú)地取出并不直接表明社交連結(jié)強(qiáng)度。移動(dòng)呼叫圖是這樣的社交網(wǎng)絡(luò)的示例。在移動(dòng)呼叫圖中，強(qiáng)的社交連結(jié)的效果可能包括大量撥出的電話(huà)、花長(zhǎng)時(shí)間的交談以及在周末和晚上期間的很多電話(huà)。然而，沒(méi)有任何屬性本身直接暗示連結(jié)強(qiáng)度。例如，用戶(hù)可能呼叫銀行以查詢(xún)余額并且支付帳單的次數(shù)比他們給朋友打電話(huà)的次數(shù)更多，即使友誼是更強(qiáng)的社交連結(jié)。
[0005]移動(dòng)呼叫圖表示大量用戶(hù)彼此通信的方式，并且這些通信的模式涉及人們之間的社交連結(jié)。因此，對(duì)移動(dòng)呼叫圖應(yīng)用SNA的研究受到歡迎。然而，這樣的研究?jī)H挑選關(guān)于在兩個(gè)用戶(hù)之間進(jìn)行的呼叫的單個(gè)特征來(lái)定義社交關(guān)系。結(jié)果，由這些研究得到的結(jié)論僅基于可能存在的社交關(guān)系的單個(gè)效果。為了對(duì)呼叫圖進(jìn)行更加如實(shí)地考慮用戶(hù)之間的社交關(guān)系的觀察，需要對(duì)連結(jié)強(qiáng)度的改進(jìn)的測(cè)量。
[0006]關(guān)于將SNA應(yīng)用于移動(dòng)呼叫圖的研究的其他信息，參見(jiàn)例如=Dasgupta等人的“Social Ties and their Relevance to Churn in Mobile Telecom Networks,，，發(fā)表于2008年 3 月 25-30舉行的第 11 次ACM International Conference on Extending DatabaseTechnology 的會(huì)刊第 668-677 頁(yè);ii) Onnela 等人的 “Structure and tie strengths inmobile communication networks”，發(fā)表于 2007 年 5 月 I 日的 the National Academyof Sciences of the United States 的會(huì)刊，vol.104，n0.18，第 7332 - 7336 頁(yè)；iii)Richter 等人的 “Predicting customer churn in mobile networks through analysisof social groups”，發(fā)表于 2010 年 4 月 29 到 5 月 I 日舉行的 SIAM InternationalConference on Data Mining 的會(huì)刊第 732-741 頁(yè);iv) Seshardi 等人的 “Mobile CallGraphs:Beyond Power-Law and Lognormal Distributions，，，發(fā)表于 2008 年 8 月 24-27 舉行的 14th ACM Conference on Knowledge Discovery and Data Mining的會(huì)刊第596-604頁(yè)；以及 v)Nanavati 等人的“On the Structural Properties of Massive Telecom CallGraphs:Findings and Implications”，發(fā)表于 2006 年 11 月 5-11 日舉行的 15th ACMConference on Information and Knowledge Management 的會(huì)干丨J第 435-444 頁(yè)。這 5 個(gè)文獻(xiàn)的內(nèi)容通過(guò)引入完全并入本文。
[0007]對(duì)計(jì)算社交連結(jié)強(qiáng)度的問(wèn)題的現(xiàn)有解決方案適用于在線社交網(wǎng)絡(luò)(0SN)，其中存在因果關(guān)系的信息，即存在暗示社交連結(jié)存在的數(shù)據(jù)屬性。例如，兩個(gè)用戶(hù)是OSN上的好友、他們屬于相同的群組、或他們彼此共享信息的事實(shí)可以各自單獨(dú)被用于推斷社交連結(jié)存在。然而，對(duì)于電話(huà)網(wǎng)絡(luò)，僅有社交連結(jié)的效果被觀察到。每個(gè)效果單獨(dú)取出并不直接表明關(guān)系強(qiáng)度。例如，在移動(dòng)呼叫圖中，強(qiáng)的社交連結(jié)的效果可能包括大量撥出的電話(huà)、花長(zhǎng)時(shí)間的交談以及在周末和晚上期間的很多電話(huà)。然而，沒(méi)有任何屬性本身直接暗示連結(jié)強(qiáng)度。例如，用戶(hù)可能呼叫銀行以查詢(xún)余額并且支付帳單的次數(shù)比他們給朋友打電話(huà)的次數(shù)更多，即使友誼是更強(qiáng)的社交連結(jié)。
[0008]存在將SNA應(yīng)用于移動(dòng)呼叫圖的大量研究。然而，這樣的研究?jī)H挑選關(guān)于在兩個(gè)用戶(hù)之間進(jìn)行的呼叫的單個(gè)特征來(lái)定義社交關(guān)系。結(jié)果，由這些研究得到的結(jié)論僅基于可能存在的社交關(guān)系的單個(gè)效果。為了對(duì)呼叫圖進(jìn)行更加如實(shí)地考慮用戶(hù)之間的社交關(guān)系的觀察，需要對(duì)連結(jié)強(qiáng)度的改進(jìn)的測(cè)量。
[0009]檢測(cè)移動(dòng)呼叫圖的異常行為具有若干優(yōu)點(diǎn):使用率顯著下降的鏈接可能是由于減少的呼叫活動(dòng)而導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)在未來(lái)可能流失的早期指示。在另一方面，顯著增加的活動(dòng)可以指示對(duì)于影響力傳播的新的連結(jié)和可能的鏈接的形成。對(duì)呼叫圖的異常檢測(cè)具有用于執(zhí)法機(jī)構(gòu)的應(yīng)用。海外通話(huà)、在一天中的不尋常時(shí)間期間打電話(huà)、某些節(jié)點(diǎn)之間的增加的呼叫活動(dòng)以及甚至服務(wù)的不充分使用或者過(guò)度使用(與“扔掉”電話(huà)相關(guān)聯(lián))可能被檢測(cè)為執(zhí)法機(jī)構(gòu)在調(diào)查案件時(shí)所利用的異常信號(hào)。復(fù)合連結(jié)變化度量的使用通過(guò)將多個(gè)屬性上的異?；顒?dòng)合并成單個(gè)度量來(lái)促進(jìn)異常檢測(cè)。
[0010]異常檢測(cè)還適用于監(jiān)視在電信網(wǎng)絡(luò)中的鏈路上的業(yè)務(wù)。電信網(wǎng)絡(luò)由網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)(即，電信設(shè)備)以及連接不同的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和傳輸業(yè)務(wù)的鏈路構(gòu)成。為了從網(wǎng)絡(luò)獲取最佳性能，有利的是使鏈路處于特定的活動(dòng)水平并且能夠檢測(cè)鏈路是否偏離了其正常的期望行為。例如，過(guò)載鏈路可能降低性能并且使網(wǎng)絡(luò)癱瘓，而未充分利用的鏈路表示損失收入的可能。檢測(cè)鏈路的異常行為使得運(yùn)營(yíng)商能夠采取行動(dòng)，并且糾正該情況。為了準(zhǔn)確的異常檢測(cè)，需要考慮的鏈路的性能的多個(gè)因素；而不僅僅是單個(gè)測(cè)量。
[0011]出于這些和其他原因，需要基于電信呼叫圖的節(jié)點(diǎn)之間的邊緣的多個(gè)特性來(lái)定義表示該邊緣的復(fù)合度量。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0012]在一個(gè)方面中，提供了一種用于得到電信呼叫圖的節(jié)點(diǎn)之間的邊緣的復(fù)合連結(jié)度量的方法。在一個(gè)實(shí)施例中，該方法包括:在計(jì)算設(shè)備處從遠(yuǎn)程存儲(chǔ)設(shè)備接收多個(gè)描述性數(shù)據(jù)，其中多個(gè)描述性數(shù)據(jù)包括針對(duì)多個(gè)描述性屬性j的原始值Xq，該多個(gè)描述性屬性j與由在多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的多個(gè)邊緣i形成的電信呼叫圖相關(guān)聯(lián)，其中，每個(gè)邊緣i涉及多個(gè)節(jié)點(diǎn)中的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)，其中每個(gè)原始值Xq涉及電信呼叫圖中的唯一的邊緣i和針對(duì)相應(yīng)的邊緣i的唯一的描述性屬性j，唯一的邊緣i和唯一的描述性屬性j形成與相應(yīng)的原始值Xi,^相關(guān)的邊緣屬性對(duì)i，j ;至少臨時(shí)地將多個(gè)描述性數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地存儲(chǔ)設(shè)備中；以下述方式來(lái)確定用于每個(gè)描述性屬性j的縮放因子:該方式考慮到針對(duì)相應(yīng)的描述性屬性j的原始值Xi, j的分布和針對(duì)多個(gè)描述性屬性j的公共基；確定用于每個(gè)描述性屬性j的加權(quán)因子；以及至少部分地基于下述來(lái)計(jì)算在第一節(jié)點(diǎn)和第二節(jié)點(diǎn)之間的第一邊緣I1的復(fù)合連結(jié)度量S:與第一邊緣I1相關(guān)聯(lián)的第一屬性J1的第一原始值、用于第一屬性J1的第一縮放因子、用于第一屬性i的第一加權(quán)因子、與第一邊緣I1相關(guān)聯(lián)的第二屬性j2的第二原始值xh,iz、用于第二屬性j2的第二縮放因子、以及用于第二屬性j2的第二加權(quán)因子，其中，多個(gè)描述性屬性j包括第一屬性J1和第二屬性j2。可以理解的是，這里描述的用于得到復(fù)合連結(jié)度量的過(guò)程可以用于超過(guò)示例性第一屬性和第二屬性的任何數(shù)目的屬性。
[0013]在另一方面中，提供了一種用于得到電信呼叫圖的節(jié)點(diǎn)之間的邊緣的復(fù)合連結(jié)度量的裝置。在一個(gè)實(shí)施例中，該裝置包括:數(shù)據(jù)通信模塊，被配置為從遠(yuǎn)程存儲(chǔ)設(shè)備接收多個(gè)描述性數(shù)據(jù)，其中多個(gè)描述性數(shù)據(jù)包括針對(duì)多個(gè)描述性屬性j的原始值Xy，該多個(gè)描述性屬性j與由在多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的多個(gè)邊緣i形成的電信呼叫圖相關(guān)聯(lián)，其中，每個(gè)邊緣i涉及多個(gè)節(jié)點(diǎn)中的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)，其中每個(gè)原始值Xm涉及電信呼叫圖中的唯一的邊緣i和相應(yīng)的邊緣i的唯一的描述性屬性j，唯一的邊緣i和唯一的描述性屬性j形成與相應(yīng)的原始值Xi, j相關(guān)的邊緣屬性對(duì)i，j ;本地存儲(chǔ)設(shè)備，被配置成至少臨時(shí)地存儲(chǔ)多個(gè)描述性數(shù)據(jù)；縮放/加權(quán)處理器，被配置成以下述方式來(lái)確定用于每個(gè)描述性屬性j的縮放因子:該方式考慮到針對(duì)相應(yīng)的描述性屬性j的原始值Xi, J的分布和針對(duì)多個(gè)描述性屬性j的公共基，并且被配置成確定用于每個(gè)描述性屬性j的加權(quán)因子；以及復(fù)合連結(jié)度量處理器，被配置成至少部分地基于下述來(lái)計(jì)算在第一節(jié)點(diǎn)和第二節(jié)點(diǎn)之間的第一邊緣ii的復(fù)合連結(jié)度量s:針對(duì)與第一邊緣ii相關(guān)聯(lián)的第一屬性J1的第一原始值-Wh用于第一屬性J1的第一縮放因子、用于第一屬性J1的第一加權(quán)因子、`針對(duì)與第一邊緣ii相關(guān)聯(lián)的第二屬性j2的第二原始值用于第二屬性j2的第二縮放因子、以及用于第二屬性j2的第二加權(quán)因子，其中，多個(gè)描述性屬性j包括第一屬性J1和第二屬性j2。
[0014]在又一個(gè)方面中，提供了一種存儲(chǔ)程序指令的非瞬時(shí)計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，當(dāng)由處理器執(zhí)行時(shí)，該程序指令使得計(jì)算設(shè)備執(zhí)行用于得到電信呼叫圖的節(jié)點(diǎn)之間的邊緣的復(fù)合連結(jié)度量的方法。在一個(gè)實(shí)施例中，該方法包括:在從遠(yuǎn)程存儲(chǔ)設(shè)備接收多個(gè)描述性數(shù)據(jù)之后，其中多個(gè)描述性數(shù)據(jù)包括針對(duì)多個(gè)描述性屬性j的原始值Xy，該多個(gè)描述性屬性j與由在多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的多個(gè)邊緣i形成的電信呼叫圖相關(guān)聯(lián)，以下述方式來(lái)確定用于每個(gè)描述性屬性j的縮放因子:該方式考慮到針對(duì)相應(yīng)的描述性屬性j的原始值Xi, J的分布和針對(duì)多個(gè)描述性屬性j的公共基，其中，每個(gè)邊緣i涉及多個(gè)節(jié)點(diǎn)中的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)，其中每個(gè)原始值Xm涉及電信呼叫圖中的唯一的邊緣i和相應(yīng)的邊緣i的唯一的描述性屬性j，唯一的邊緣i和唯一的描述性屬性j形成與相應(yīng)的原始值Xi, j相關(guān)的邊緣屬性對(duì)i，j ;確定用于每個(gè)描述性屬性j的加權(quán)因子；以及至少部分地基于下述來(lái)計(jì)算在第一節(jié)點(diǎn)和第二節(jié)點(diǎn)之間的第一邊緣ii的復(fù)合連結(jié)度量S:針對(duì)與第一邊緣ii相關(guān)聯(lián)的第一屬性J1的第一原始值用于第一屬性J1的第一縮放因子、用于第一屬性J1的第一加權(quán)因子、針對(duì)與第一邊緣ii相關(guān)聯(lián)的第二屬性j2的第二原始值&^2、用于第二屬性j2的第二縮放因子、以及用于第二屬性j2的第二加權(quán)因子，其中，多個(gè)描述性屬性j包括第一屬性J1和第二屬性j2。
[0015]根據(jù)下面提供的詳細(xì)描述，本發(fā)明的進(jìn)一步的適用范圍將變得顯而易見(jiàn)。然而，應(yīng)當(dāng)理解，詳細(xì)描述和特定示例盡管指示本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例，但是他們僅通過(guò)例示的方式被給出，因?yàn)樵诒景l(fā)明的精神和范圍內(nèi)的各種改變和修改對(duì)于本領(lǐng)域技術(shù)人員來(lái)說(shuō)將變得顯而易見(jiàn)。
【專(zhuān)利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0016]本發(fā)明存在于設(shè)備的各部分的構(gòu)建、布置和組合，以及方法的步驟，由此，所預(yù)期的目標(biāo)被實(shí)現(xiàn)，如在下文中被更全面地闡述、在權(quán)利要求中被具體指出、并且在附圖中被圖不的，在附圖中:
[0017]圖1是示出在電信呼叫圖中的邊緣的若干示例性屬性和復(fù)合連結(jié)度量之間的關(guān)聯(lián)的一組圖；
[0018]圖2是示出在電信呼叫圖中的邊緣的若干示例性屬性的復(fù)合連結(jié)度量質(zhì)量的圖；
[0019]圖3是示出在電信呼叫圖中的邊緣的示例性屬性的復(fù)合連結(jié)度量質(zhì)量的圖；
[0020]圖4是示出在電信呼叫圖中的邊緣的另一示例性屬性的復(fù)合連結(jié)度量質(zhì)量的圖；
[0021]圖5是示出在電信呼叫圖中的邊緣的又一示例性屬性的復(fù)合連結(jié)度量質(zhì)量的圖；
[0022]圖6是用于得到電信呼叫圖的節(jié)點(diǎn)之間的邊緣的復(fù)合連結(jié)度量的過(guò)程的示例性實(shí)施例的流程圖；
[0023]與圖6相結(jié)合的圖7是用于得到在電信呼叫圖的節(jié)點(diǎn)之間的邊緣的復(fù)合連結(jié)度量的過(guò)程的另一示例性實(shí)施例的流程圖；
[0024]與圖6相結(jié)合的圖8是用于得到在電信呼叫圖的節(jié)點(diǎn)之間的邊緣的復(fù)合連結(jié)度量的過(guò)程的又一示例性實(shí)施例的流程圖；
[0025]與圖6和圖8相結(jié)合的圖9是用于得到在電信呼叫圖的節(jié)點(diǎn)之間的邊緣的復(fù)合連結(jié)度量的過(guò)程的又一示例性實(shí)施例的流程圖；
[0026]與圖6相結(jié)合的圖10是用于得到在電信呼叫圖的節(jié)點(diǎn)之間的邊緣的復(fù)合連結(jié)度量的過(guò)程的又一示例性實(shí)施例的流程圖；
[0027]與圖6和圖10相結(jié)合的圖11是用于得到在電信呼叫圖的節(jié)點(diǎn)之間的邊緣的復(fù)合連結(jié)度量的過(guò)程的又一示例性實(shí)施例的流程圖；
[0028]圖12是用于得到在電信呼叫圖的節(jié)點(diǎn)之間的邊緣的復(fù)合連結(jié)度量的計(jì)算設(shè)備的示例性實(shí)施例的框圖；以及
[0029]圖13是由計(jì)算設(shè)備執(zhí)行的用于得到在電信呼叫圖的節(jié)點(diǎn)之間的邊緣的復(fù)合連結(jié)度量的過(guò)程的示例性實(shí)施例的流程圖，該計(jì)算設(shè)備具有執(zhí)行存儲(chǔ)在非瞬時(shí)計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)中的程序指令的處理器。 【具體實(shí)施方式】[0030]總體上，本公開(kāi)描述了用于得到邊緣度量的兩個(gè)過(guò)程。第一度量是針對(duì)電信圖邊緣的基于變量的評(píng)分的測(cè)量，引起多個(gè)屬性值的組合距離屬性平均值的偏差。該過(guò)程基于主成分分析(PCA)方法的使用。本實(shí)施例可以用于檢測(cè)異常行為。第二過(guò)程包括與社交連結(jié)強(qiáng)度有關(guān)的度量的計(jì)算。第二過(guò)程可以用于理解用戶(hù)對(duì)其他用戶(hù)的行為的社交影響力。
[0031]本公開(kāi)例如使用用于測(cè)量用戶(hù)之間的復(fù)合連結(jié)度量的方法來(lái)檢查移動(dòng)呼叫圖。這里公開(kāi)了用于通過(guò)很多呼叫屬性的合成來(lái)量化合成連結(jié)度量的算法的各種實(shí)施例，該很多呼叫屬性的值是社交連接的效果。關(guān)于連結(jié)強(qiáng)度的其他信息，參見(jiàn)例如Granovetter于American Journal of Sociology, Vol.78，Issue6, Mayl973, pp.1360 - 1380 發(fā)表的 “TheStrength of Weak Ties”,其全部?jī)?nèi)容通過(guò)引用合并于此。算法的各種實(shí)施例可以應(yīng)用于由主要移動(dòng)服務(wù)提供商所提供的呼叫圖以研究在復(fù)合連結(jié)度量和呼叫圖結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系。
[0032]在算法的一個(gè)示例性實(shí)施例中，移動(dòng)呼叫圖被定義為簡(jiǎn)單的有向圖G= (V，E)，其中該組頂點(diǎn)V表示移動(dòng)電話(huà)用戶(hù)，并且當(dāng)且僅當(dāng)a，be V并且a對(duì)b打電話(huà)時(shí)，邊緣e= (a,b) e E。G表示在|V| = η個(gè)用戶(hù)當(dāng)中|E| = m個(gè)連結(jié)。目標(biāo)在于定義加權(quán)函數(shù)S:E — R其將每個(gè)有向的邊緣映射成一個(gè)值，該值以在邊緣上附帶的用戶(hù)之間的關(guān)系為特征。
[0033]在本實(shí)施例中，每個(gè)邊緣被表示為k個(gè)屬性的向量。k個(gè)屬性的對(duì)應(yīng)向量可以組成mX k矩陣E，其中E的行對(duì)應(yīng)于G的邊緣，并且IE | tf是針對(duì)邊緣i的屬性j的值。為了將E的行向量映射成以在邊緣上附帶的用戶(hù)之間的關(guān)系為特征的值，應(yīng)用由主要成分分析(PCA)所啟示的方法，該方法將數(shù)據(jù)投射到更好地表示在數(shù)據(jù)內(nèi)存在的變化的子空間。投影使用向量的正交基集合，該向量指向其中數(shù)據(jù)的變化最大(稱(chēng)為主要分量(PO)的方向。該集合由E的協(xié)方差矩陣Σ的特征向量給出。關(guān)于PCA的其他信息，參見(jiàn)例如Jackson于Wiley-1nterscience, September, 10，2003，592pages發(fā)表的“A User’s Guide to PrincipalComponents”，其內(nèi)容通過(guò)引用合并于此。
[0034]Σ的特征值的總和等于該數(shù)據(jù)內(nèi)的總方差，如果具有零均值和單位方差，則其與數(shù)據(jù)的維度相同。換言之，Σ的 特征值使由投影的數(shù)據(jù)的每個(gè)維度解釋的變化量與沿著原始數(shù)據(jù)的維度的變化相關(guān)。投影的數(shù)據(jù)的每個(gè)分量被乘以相應(yīng)的特征值。這些加權(quán)的分量被求和以得到以?xún)蓚€(gè)用戶(hù)之間的關(guān)系為特征的值。這給出了其中數(shù)據(jù)對(duì)復(fù)合連結(jié)度量值呈現(xiàn)出非常大的變化附加影響的維度。
[0035]在另一實(shí)施例中，該算法可以概括如下:
[0036]I)對(duì)于所有 j，設(shè)置,
【權(quán)利要求】
1.一種用于得到電信呼叫圖的節(jié)點(diǎn)之間的邊緣的復(fù)合連結(jié)度量的方法，包括: 在計(jì)算設(shè)備處從遠(yuǎn)程存儲(chǔ)設(shè)備接收多個(gè)描述性數(shù)據(jù)，其中所述多個(gè)描述性數(shù)據(jù)包括多個(gè)描述性屬性j的原始值XM，所述多個(gè)描述性屬性j與由在多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的多個(gè)邊緣i形成的電信呼叫圖相關(guān)聯(lián)，其中，每個(gè)邊緣i涉及所述多個(gè)節(jié)點(diǎn)中的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)，其中每個(gè)原始值及所述電信呼叫圖中的唯一的邊緣i和針對(duì)相應(yīng)的邊緣i的唯一的描述性屬性j，所述唯一的邊緣i和所述唯一的描述性屬性j形成與相應(yīng)的原始值相關(guān)的邊緣屬性對(duì)i，j ; 至少臨時(shí)地將所述多個(gè)描述性數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地存儲(chǔ)設(shè)備中； 以下述方式來(lái)確定用于每個(gè)描述性屬性j的縮放因子:該方式考慮到相應(yīng)的描述性屬性j的所述原始值Xy的分布和所述多個(gè)描述性屬性j的公共基； 確定用于每個(gè)描述性屬性j的加權(quán)因子；以及 至少部分地基于下述來(lái)計(jì)算在第一節(jié)點(diǎn)和第二節(jié)點(diǎn)之間的第一邊緣I1的復(fù)合連結(jié)度量s:與第一邊緣I1相關(guān)聯(lián)的第一屬性J1的第一原始值XiiJ1、用于第一屬性J1的第一縮放因子、用于第一屬性i的第一加權(quán)因子、與第一邊緣I1相關(guān)聯(lián)的第二屬性j2的第二原始值A(chǔ)1J2、用于第二屬性」2的第二縮放因子、以及用于第二屬性」2的第二加權(quán)因子，其中，所述多個(gè)描述性屬性j包括所述第一屬性J1和所述第二屬性j2。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所確定的用于每個(gè)描述性屬性j的縮放因子至少部分地基于針對(duì)相應(yīng)的描述性屬性j的代表性的最大值|\|，以建立每個(gè)描述性屬性j的單位基作為公共基。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中， 針對(duì)每個(gè)描述性屬性j的代表性的最大值|χ」至少部分地基于如下表達(dá)式:
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，進(jìn)一步包括: 用所述第一屬性J1的所述代表性的最大值μΑ|除所述第一原始值J1，以形成用于相應(yīng)的第一邊緣屬性對(duì)L J1的第一縮放的值
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，結(jié)合確定所述縮放因子和所述加權(quán)因子，所述方法進(jìn)一步包括: 計(jì)算針對(duì)每個(gè)描述性屬性j的代表性平均值％; 計(jì)算針對(duì)每個(gè)描述性屬性j的標(biāo)準(zhǔn)差σ ^ ； 確定針對(duì)每個(gè)描述性屬性j的每個(gè)原始值Xi，j和代表性平均值A(chǔ)之間的差，以形成針對(duì)每個(gè)描述性屬性j的中間值的相應(yīng)集合； 將每個(gè)描述性屬性j的每個(gè)中間值為,|除以相應(yīng)的描述性屬性j的所述標(biāo)準(zhǔn)差σ P以形成針對(duì)每個(gè)描述性 屬性j的縮放的值fy的相應(yīng)集合，其中每個(gè)描述性屬性j具有由零均值和單位方差表示的公共基；以及 根據(jù)所述多個(gè)描述性屬性j的所述縮放的值fI,i形成協(xié)方差矩陣Σ。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述縮放因子被確定為使得縮放的值先的相應(yīng)集合根據(jù)每個(gè)描述性屬性j的所述原始值Xi, j形成，使得每個(gè)描述性屬性j的所述縮放的值為的所述公共基反映零均值和單位方差，所述方法進(jìn)一步包括: 根據(jù)用于所述多個(gè)描述性屬性j的所述縮放的值右J形成協(xié)方差矩陣Σ ;以及 找到所述協(xié)方差矩陣Σ的特征向量的集合和特征值的相應(yīng)集合。
7.一種用于得到電信呼叫圖的節(jié)點(diǎn)之間的邊緣的復(fù)合連結(jié)度量的裝置，包括: 數(shù)據(jù)通信模塊，被配置為從遠(yuǎn)程存儲(chǔ)設(shè)備接收多個(gè)描述性數(shù)據(jù)，其中所述多個(gè)描述性數(shù)據(jù)包括多個(gè)描述性屬性j的原始值Xu，所述多個(gè)描述性屬性j與由在多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的多個(gè)邊緣i形成的電信呼叫圖相關(guān)聯(lián)，其中，每個(gè)邊緣i涉及所述多個(gè)節(jié)點(diǎn)中的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)，其中每個(gè)原始值Xm涉及所述電信呼叫圖中的唯一的邊緣i和針對(duì)相應(yīng)的邊緣i的唯一的描述性屬性j，所述唯一的邊緣i和所述唯一的描述性屬性j形成與相應(yīng)的原始值Xm相關(guān)的邊緣屬性對(duì)i，j ; 本地存儲(chǔ)設(shè)備，被配置成至少臨時(shí)地存儲(chǔ)所述多個(gè)描述性數(shù)據(jù)； 縮放/加權(quán)處理器，被配置成以下述方式來(lái)確定用于每個(gè)描述性屬性j的縮放因子:所述方式考慮到相應(yīng)的描述性屬性j的所述原始值Xy的分布和所述多個(gè)描述性屬性j的公共基，并且所述縮放/加權(quán)處理器被配置成確定用于每個(gè)描述性屬性j的加權(quán)因子；以及 復(fù)合連結(jié)度量處理器，被配置成至少部分地基于下述來(lái)計(jì)算在第一節(jié)點(diǎn)和第二節(jié)點(diǎn)之間的第一邊緣I1的復(fù)合連結(jié)度量S:與所述第一邊緣I1相關(guān)聯(lián)的第一屬性J1的第一原始值用于第一屬性J1的第一縮放因子、用于第一屬性J1的第一加權(quán)因子、與第一邊緣ii相關(guān)聯(lián)的第二屬性j2的第二原始值&ιΑ、用于第二屬性j2的第二縮放因子、以及用于第二屬性j2的第二加權(quán)因子，其中，所述多個(gè)描述性屬性j包括所述第一屬性J1和第二屬性j2。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其中，所述縮放/加權(quán)處理器被配置成至少部分地基于確定針對(duì)相應(yīng)的描述性屬性j的代表性的最大值IxfI來(lái)確定用于每個(gè)描述性屬性j的縮放因子，以建立每個(gè)描述性屬性j的單位基作為公共基。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其中，所述縮放/加權(quán)處理器被配置成計(jì)算針對(duì)每個(gè)描述性屬性j的代表性平均值&，被配置成計(jì)算針對(duì)每個(gè)描述性屬性j標(biāo)準(zhǔn)差σ P被配置成確定針對(duì)每個(gè)描述性屬性j的每個(gè)原始值Xi, j和代表性平均值％之間的差，以形成針對(duì)每個(gè)描述性屬性j的中間值hi的相應(yīng)集合，被配置為將針對(duì)每個(gè)描述性屬性j的每個(gè)中間值勾J除以針對(duì)相應(yīng)的描述性屬性j的標(biāo)準(zhǔn)差σ P以形成針對(duì)每個(gè)描述性屬性j的縮放的值hj的相應(yīng)集合，其中所述每個(gè)描述性屬性j具有由零均值和單位方差表示的公共基，并且被配置為根據(jù)針對(duì)所述多個(gè)描述性屬性j的所述縮放的值矣,/形成協(xié)方差矩陣Σ。
10.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其中，所述縮放/加權(quán)處理器被配置成確定縮放因子，使得縮放的值fy的相應(yīng)集合根據(jù)每個(gè)描述性屬性j的所述原始值Xi，j形成，使得針對(duì)每個(gè)描述性屬性j的所述縮放的值fy的公共基反映零； 其中，所述縮放/加權(quán)處理器被配置成根據(jù)所述多個(gè)描述性屬性j的所述縮放的值fy形成協(xié)方差矩陣?，并且被配置成找到協(xié)方差矩陣σ的特征向量的集合和特征值的相應(yīng)集合。
【文檔編號(hào)】G06F17/30GK103890758SQ201280043804
【公開(kāi)日】2014年6月25日 申請(qǐng)日期:2012年9月6日 優(yōu)先權(quán)日:2011年9月8日
【發(fā)明者】V·B·門(mén)迪拉塔, D·多蘭, C·法蒂克, H·烏祖納利歐格魯, D·庫(kù)什尼爾 申請(qǐng)人:阿爾卡特朗訊