一种宽带资源预判方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本技术涉及通信技术领域，尤其涉及一种宽带资源预判方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.由于物业、行政等方面的原因，城市里存在不能安装家庭宽带的情况，所以运营商安装家庭宽带前需要进行资源预判，而现有技术方案只是简单地根据接入间电子围栏范围来判定能否安装家庭宽带资源，所以可能会有资源预测错判、漏判导致用户无法装机的情况，影响用户体验。


技术实现要素：

3.本技术提供了一种宽带资源预判方法、装置、电子设备及存储介质，用于解决运营商家庭宽带安装时因资源预测错判、漏判导致用户无法装机的问题。
4.为达到上述目的，本技术采用如下技术方案：
5.第一方面，本技术提供了一种宽带资源预判方法，包括：获取安装宽带资源的用户的目标预安装地址，生成目标预安装地址的地址特征值；根据地址特征值和预先建立的资源预判方法，得到地址分类结果；确定目标预安装地址与已安装地址的目标地址相似度；将地址分类结果与目标地址相似度加权相加，得到装机预判结果，装机预判结果用于确定目标预安装地址是否可安装宽带。
6.可选的，获取历史时间的运营商宽带安装订单数据集；针对运营商宽带安装订单数据集中的至少一个样本预安装地址，为样本预安装地址生成对应的地址特征值，地址特征值包括，地址是否在电子围栏内、地址所属类型、地址建设时间、地址最近接入间类型、地址最近接入间距离；确定样本预安装地址的地址特征值的地址分类结果；地址分类结果包括成功安装宽带和未成功安装宽带；利用至少一个样本预安装地址的地址特征值与对应的地址分类结果组成样本集；利用样本集，确定资源预判方法。
7.可选的，上述确定目标预安装地址与已安装地址的目标地址相似度，包括：将目标预安装地址进行分词处理，获得目标预安装地址对应的第一地址向量；针对于装机地址库中的一个样本已安装地址，对已安装地址进行分词处理，获得已安装地址对应的第二地址向量；第一地址向量和第二地址向量的维度分别至少包含省、市、区、县、街道、小区和门牌号中的一项或多项；针对一个样本已安装地址，将第一地址向量和第二地址向量分别乘以预设分值，得到第一地址向量对应的第一目标地址向量，和第二地址向量对应的第二目标地址向量；确定第一目标地址向量对应的第一词频-逆文本频率指数(term frequency
–
inverse document frequency，tf-idf)向量和第二目标地址向量对应的第二tf-idf向量；利用第一tf-idf向量和第二tf-idf向量，确定余弦相似度；针对装机地址库中的每个已安装地址，确定至少一个余弦相似度；确定至少一个余弦相似度的平均值，获得目标预安装地址与已安装地址的目标地址相似度。
8.可选的，针对一个第二地址向量，确定第二地址向量的各个维度的取值对第二地址向量对应的已安装地址对应的宽带安装结果的影响程度；根据每个第二地址向量对应的至少一个影响程度，获取预设分值。
9.可选的，如果装机预判结果大于或者等于预设阈值,输出提示信息，提示信息用于指示目标预安装地址可安装宽带资源。
10.可选的，上述将地址分类结果与目标地址相似度加权相加，得到装机预判结果，包括：将地址分类结果与第一预设权重相乘，获得第一结果，并将目标地址相似度与第二预设权重相乘，获得第二结果；地址分类结果对应的第一预设权重小于目标地址相似度对应的第二预设权重；将第一结果与第二结果相加，得到装机预判结果。
11.由上述内容可知，本技术的方案中，提供了一种宽带资源预判方法，先根据地址特征值和预先建立的资源预判方法，得到地址分类结果，再确定目标预安装地址与已安装地址的目标地址相似度，将地址分类结果与目标地址相似度加权相加得到装机预判结果，有效地提高了宽带资源预判准确率，提升了用户体验，解决了因资源预测错判、漏判导致用户无法装机的问题。
12.第二方面，本技术提供了一种宽带资源预判装置，包括：
13.获取模块，用于获取安装宽带资源的用户的目标预安装地址，生成目标预安装地址的地址特征值。
14.确定模块，用于根据地址特征值和预先建立的资源预判方法，得到地址分类结果；确定目标预安装地址与已安装地址的目标地址相似度。
15.计算模块，用于将地址分类结果与目标地址相似度加权相加，得到装机预判结果，装机预判结果用于确定目标预安装地址是否可安装宽带。
16.可选的，确定模块，还用于获取历史时间的运营商宽带安装订单数据集；针对运营商宽带安装订单数据集中的至少一个样本预安装地址，为样本预安装地址生成对应的地址特征值，地址特征值包括，地址是否在电子围栏内、地址所属类型、地址建设时间、地址最近接入间类型、地址最近接入间距离；确定样本预安装地址的地址特征值的地址分类结果；地址分类结果包括成功安装宽带、未成功安装宽带；利用至少一个样本预安装地址的地址特征值与对应的地址分类结果组成样本集；利用样本集对资源预判方法进行训练，确定资源预判方法。
17.第三方面，提供一种电子设备，包括：存储器和处理器；存储器用于存储计算机执行指令；当电子设备运行时，处理器执行存储器存储的计算机执行指令，以使电子设备执行如第一方面及任一种实现方式中的宽带资源预判方法。
18.第四方面，提供一种计算机可读存储介质，包括：计算机可读存储介质包括计算机执行指令，当计算机执行指令在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面及任一种实现方式中的宽带资源预判方法。
19.本技术中第二方面到第四方面及其各种实现方式的具体描述，可以参考第一方面及其各种实现方式中的详细描述；并且，第二方面到第四方面及其各种实现方式的有益效果，可以参考第一方面及其各种实现方式中的有益效果分析，此处不再赘述。
20.本技术的这些方面或其他方面在以下的描述中会更加简明易懂。
附图说明
21.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
22.图1为本技术实施例提供的一种宽带资源预判系统的示意图；
23.图2为本技术实施例提供的一种宽带资源预判方法的流程示意图一；
24.图3为本技术实施例提供的一种宽带资源预判方法的流程示意图二；
25.图4为本技术实施例提供的一种宽带资源预判装置的示意图；
26.图5为本技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
27.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
28.在本技术的描述中，除非另有说明，“/”表示“或”的意思，例如，a/b可以表示a或b。本文中的“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。此外，“至少一个”是指一个或多个，“多个”是指两个或两个以上。“第一”、“第二”等字样并不对数量和执行次序进行限定，并且“第一”、“第二”等字样也并不限定一定不同。需要说明的是，本技术中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。
29.需要说明的是，本技术中，被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其他实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
30.随着居民对物质文化生活的要求越来越高，网络已经成为生活的必需品，安装家庭宽带的需求越来越多，但由于物业、行政等方面的原因，城市里仍然有部分地区存在不能安装家庭宽带的情况，所以运营商为用户安装家庭宽带前需要进行宽带资源预判。现有技术方案只是简单地根据接入间电子围栏范围来判定能否安装家庭宽带资源，所以可能会有资源预测错判、漏判导致用户无法装机的情况，影响用户体验。
31.基于上述问题，本技术实施例提供了一种宽带资源预判方法。该方法中，获取安装宽带资源的用户的目标预安装地址，生成目标预安装地址的地址特征值；根据地址特征值和预先建立的资源预判方法，得到地址分类结果；确定目标预安装地址与已安装地址的目标地址相似度；将地址分类结果与目标地址相似度加权相加，得到装机预判结果，装机预判结果用于确定目标预安装地址是否可安装宽带。
32.本技术实施例提供的上述方法中，因采用资源预判方法和确定与已安装地址的目标地址相似度来综合判断装机预判结果的方法，所以能有效提高宽带资源预判准确率，提升用户体验，解决了因资源预测错判、漏判导致用户无法装机的问题。
33.本技术实施例中的上述方法可以应用于宽带资源预判系统中。参见图1所示，该系
统可以包括宽带资源预判装置101、运营商服务器102。宽带资源预判装置101与运营商服务器102进行通信连接。
34.一方面，宽带资源预判装置101用于，获取安装宽带资源的用户的目标预安装地址，生成目标预安装地址的地址特征值；根据地址特征值和预先建立的资源预判方法，得到地址分类结果。另一方面，宽带资源预判装置101确定目标预安装地址与已安装地址的目标地址相似度；将所述地址分类结果与目标地址相似度加权相加，得到装机预判结果，所述装机预判结果用于确定目标预安装地址是否可安装宽带。宽带资源预判装置101通过运营商服务器102获取目标预安装地址、历史时间的运营商宽带安装订单数据集和历史地址库等信息。
35.运营商服务器102位于运营商网络侧，至少包含数据库、人机交互等模块，其中，数据库至少包含历史时间的运营商宽带安装订单数据集和历史地址库，人机交互模块用于目标预安装地址的输入。
36.可选的，宽带资源预判装置101可以集成在运营商服务器102，也可以与运营商服务器102进行线缆直连。
37.或者，上述宽带资源预判装置101可以是上述运营商服务器102，或者，也可以是进行宽带资源预判的电子设备、计算单元、处理装置等。
38.基于上述宽带资源预判系统实现本技术实施例中的宽带资源预判方法时，同样可以通过资源预判方法和确定与已安装地址的目标地址相似度来综合判断装机预判结果的方法，有效提高宽带资源预判准确率，提升用户体验，解决因资源预测错判、漏判导致用户无法装机的问题。
39.本技术实施提供的宽带资源预判方法可以应用于运营商服务器、主机等具有计算和处理能力的电子设备上。以该方法的执行主体为宽带资源预判装置为例，参见图2所示，该方法包括如下步骤s201-s204。
40.s201、获取安装宽带资源的用户的目标预安装地址，生成目标预安装地址的地址特征值。
41.在一些实施例中，目标预安装地址为需要安装家庭宽带的详细地址，至少包含省、市、区、县、街道、门牌号、小区、楼栋、楼层的信息。宽带资源预判装置获取安装宽带资源的用户的目标预安装地址，为目标预安装地址生成对应的地址特征值，地址特征值包括以下内容的一项或多项：
42.(1)特征1“地址是否在电子围栏内”：利用地理信息系统(geographic information system，gis)服务将目标预安装地址解析出经纬度或平面坐标，利用射线法判定目标预安装地址是否在接入间的电子围栏内；
43.(2)特征2“地址所属类型”：地址所属类型包括开放式社区、封闭式社区、商业楼宇、高校校园、工业园、酒店、专业市场中的一种；
44.(3)特征3“地址建设时间”；
45.(4)特征4“地址最邻近接入间类型”和特征5“地址最邻近接入间距离”：利用gis服务解析出的目标预安装地址的经纬度或者平面坐标，与至少一个运营商现有的接入间的经纬度进行比较，使用经纬度距离公式分别计算当前目标预安装地址与每个现有接入间的距离，得到距离目标预安装地址最近的接入间的距离，即为特征5“最邻近接入间距离”的值，
以及距离目标预安装地址最近的接入间的类型，得到特征4“最邻近接入间类型”，包括“三化”或“自建”。
46.其中，接入间是运营商部署的放置电信设备、缆线终接的配线设备以及缆线交接的空间，用于连接、汇集楼宇内外的网络。接入间的类型为三化是指，接入间位于由第三方公司与运营商共同出资建设的末端接入段网络，一般由第三方公司负责维护；接入间类型为自建是指运营商自己出资建设，自建的接入间更方便维护。
47.s202、根据地址特征值和预先建立的资源预判方法，得到地址分类结果。
48.在一些实施例中，宽带资源预判装置通过以下方法建立资源预判方法：获取历史时间的运营商宽带安装订单数据集；针对运营商宽带安装订单数据集中的至少一个样本预安装地址，为样本预安装地址生成对应的地址特征值；确定样本预安装地址的地址特征值的地址分类结果；地址分类结果包括成功安装宽带和未成功安装宽带；利用至少一个样本预安装地址的地址特征值与对应的地址分类结果组成样本集；利用样本集，确定资源预判方法。
49.上述利用样本集确定资源预判方法时，可选的，可以利用上述至少一个样本预安装地址的地址特征值与对应的地址分类结果组成的样本集对资源预判方法进行训练和测试，进而确定资源预判方法。adaboost迭代算法的核心思想是针对同一个训练集训练不同的弱分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终的强分类器，从而得到最终的分类结果，作为资源预判方法输出的地址分类结果。参见图3所示，生成adaboost预测分类模型的方法包括如下步骤s301-s303：
50.s301、将上述至少一个样本预安装地址的地址特征值与对应的地址分类结果组成的样本集作为adaboost样本集。
51.s302、对adaboost样本集进行预处理生成数据集：将adaboost样本集中的数据转化为可处理的格式，将地址特征值和样本预安装地址的安装结果转化为枚举类型，并分别进行标签编码，例如，样本预安装地址成功安装宽带资源时，将对应的地址分类结果编码为1，样本预安装地址未成功安装宽带资源时，将对应的地址分类结果编码0.5；
52.s303、使用adaboost算法训练和测试数据集：
53.(1)划分数据集：将预处理后的adaboost样本集划分成训练集和测试集，训练集占原始数据集的80％，测试集占20％；
54.(2)选择基分类器：选择可以作为基分类器的基本算法，例如决策树、k最邻近(k-nearest neighbor，knn)算法等；
55.(3)初始化权重：将一组样本预安装地址的地址特征值与对应的地址分类结果作为一个样本，为每个样本初始化权重，初始时所有样本的权重相同；
56.(4)迭代训练模型：进行多轮迭代训练模型，每一轮迭代会根据上一轮分类错误的样本的权重来调整模型参数，迭代过程中，基分类器的训练目的是使加权错误率最小，训练不同的弱分类器，然后将正确分类的样本权重降低，而将错误分类的样本权重升高，使下一轮迭代能够更加关注错误分类的样本；
57.(5)整合弱分类器：将所有弱分类器的分类结果进行加权，得到adaboost模型最终的分类结果，作为地址分类结果。
58.在一些实施例中，宽带资源预判装置根据目标预安装地址的地址特征值和上述资
源预判方法，资源预判方法输出的分类结果为地址分类结果；可选的，地址分类结果可以包括两种取值0.5和1,0.5表示分类为不可以为目标预安装地址安装宽带，1表示可以为目标预安装地址安装宽带。
59.s203、确定目标预安装地址与已安装地址的目标地址相似度。
60.在一些实施例中，将目标预安装地址进行分词处理，获得目标预安装地址对应的第一地址向量；针对于装机地址库中的一个样本已安装地址，对已安装地址进行分词处理，获得已安装地址对应的第二地址向量；第一地址向量和第二地址向量的维度分别至少包含省、市、区、县、街道、小区和门牌号中的一项或多项；针对一个样本已安装地址，将第一地址向量和第二地址向量分别乘以预设分值，得到第一地址向量对应的第一目标地址向量，和第二地址向量对应的第二目标地址向量；确定第一目标地址向量对应的第一tf-idf向量和第二目标地址向量对应的第二tf-idf向量；利用第一tf-idf向量和第二tf-idf向量，确定余弦相似度；针对装机地址库中的每个已安装地址，确定至少一个余弦相似度；确定至少一个余弦相似度的平均值，获得目标预安装地址与已安装地址的目标地址相似度。目标地址相似度为小于或者等于1的浮点数。
61.示例性的，目标预安装地址为“广州市番禺区石楼镇兴亚二路32号运动员村四区”，用a表示，历史地址库包含如下内容：
62.{广州市番禺区石楼镇兴亚三路1号媒体村南区，
63.广州市海珠区琶洲大道89号宝地广场，
64.广州市天河区中山大道32号中国联通广州市分公司}；
65.先选取历史地址库中的一个已安装地址“广州市番禺区石楼镇兴亚三路1号媒体村南区”，并用b表示。a与b地址相似度的具体计算过程如下：
66.(1)将地址a和b进行分词处理，去除停用词，得到a的词项列表为：[广州市、番禺区、石楼镇、兴亚二路、32号、运动员村、四区]，b的词项列表为：[广州市、番禺区、石楼镇、兴亚三路、1号、媒体村、南区]；
[0067]
(2)由于语料库是目标预安装地址和历史地址库的词项列表去重后的集合，则语料库为[广州市、番禺区、石楼镇、兴亚二路、32号、运动员村、四区、兴亚三路、1号、媒体村、南区、海珠区、琶洲大道、89号、宝地广场、天河区、中山大道、141号、中国联通广州市分公司]；
[0068]
(3)对于地址a和b，每个词数出现的次数都是1，总次数为7，为道路名称和小区名称设置双倍权重，因此“兴亚二路”、“兴亚三路”、“媒体村”、“运动员村”的出现次数算作2次，总次数变更为9，词频(term frequency，tf)为词在文章中的出现次数/文章的总词数，则“兴亚二路”、“兴亚三路”、“媒体村”、“运动员村”的tf均为2/9≈0.22，其他单词的tf为1/9≈0.11；
[0069]
(4)逆文档频率(inverse document frequency，idf)为log(语料库的文档总数/包含该词的文档数)，文档总数为地址集合数量4，每个词的idf值为:
[0070]“广州市”：
[0071]“番禺区”：
[0072]“石楼镇”：
[0073]“32号”：
[0074]“兴亚二路”、“兴亚三路”、“1号”、“运动员村”、“四区”、“媒体村”、“南区”：
[0075]
(5)对于每个词来说，该词的tf值乘以idf值得到tf-idf的值，由此构成tf-idf向量，a词项列表与b词项列表对应的tf-idf向量分别为：
[0076]
第一tf-idf向量：[0,0.0759,0.0759,0.31,0.0759,0.31,0.15]，
[0077]
第二tf-idf向量：[0,0.0759,0.0759,0.31,0.15,0.31,0.15]，
[0078]
按照余弦相似度的计算步骤，分别计算a和b的模长和点积：
[0079][0080]a·
b＝(0
×
0+0.0759
×
0.0759+0.0759
×
0.0759+0.31
×
0.31+0.0759
×
0.15+0.31
×
0.31+0.15
×
0.15＝0.4476)。
[0081]
则第一tf-idf向量与第二tf-idf向量的余弦相似度如下：
[0082][0083]
则a与b地址相似度为0.9549。
[0084]
根据上述方法计算可以得到a对应的第一tf-idf向量与历史地址库中任一已安装地址的第二tf-idf向量的余弦相似度，将所有余弦相似度取平均值，即为目标预安装地址与已安装地址的目标地址相似度。
[0085]
在上述实施例中，预设分值用于调整第一地址向量和第二地址向量中各个维度的取值对宽带安装结果的影响程度。预设分值的获取方法是：针对一个第二地址向量，确定第二地址向量的各个维度的取值对第二地址向量对应的已安装地址对应的宽带安装结果的影响程度，并用量化后的数字表示；根据每个第二地址向量对应的至少一个影响程度，获取预设分值。
[0086]
示例性的，可以使用梯度提升算法来计算预设分值，具体步骤如下：
[0087]
(1)准备数据集：将地址数据集处理成相应的特征向量，其中每个特征向量包含省、市、区、县、街道、门牌号和小区等信息。同时，还需要对一些离散型数据进行one-hot编码处理，one-hot编码是将一组离散的特征的表示为二进制向量的编码，这种编码将取值扩展到了欧氏空间，会让特征之间的距离计算更加合理。
[0088]
(2)划分训练集和测试集：将包含若干特征向量的数据集划分为训练集和测试集，训练集的比例应该设置为70％，测试集的比例则为30％。
[0089]
(3)训练梯度提升树(gradient boosting decision tree，gbdt)模型：使用训练集训练gbdt模型，并记录下每个特征向量在模型中所占的预设分值。
[0090]
(4)特征选择和预设分值的调整：构建目标变量，目标变量为特征向量乘以预设分值。目标变量的初始值为特征向量，每次更新预设分值时，同时更新特征向量。使用特征选择算法，例如方差分析、卡方检验、互信息、递归特征消除等，在训练集上评估每个特征向量与目标变量之间的相关性，并选出具有较高相关性的特征向量。同时，结合步骤(3)中记录下的预设分值，对所有特征向量进行排序，按照预设分值从高到低依次选择特征向量。使用测试集对选出的特征向量进行评估，即将测试集中的特征向量乘以预设分值，根据得出的宽带安装结果与测试集中的每个特征向量对应的安装结果是否匹配，如果判断模型对宽带安装结果的预测准确率和泛化能力满足需求，则可得出最后的预设分值。
[0091]
s204、将地址分类结果与目标地址相似度加权相加，得到装机预判结果，装机预判结果用于确定目标预安装地址是否可安装宽带。
[0092]
在一些实施例中，将地址分类结果与第一预设权重相乘，获得第一结果，并将目标地址相似度与第二预设权重相乘，获得第二结果；地址分类结果对应的第一预设权重小于目标地址相似度对应的第二预设权重；将第一结果与第二结果相加，得到装机预判结果。并且，第一预设权重和第二预设权重均小于1，第一预设权重与第二预设权重的和大于或者等于1。
[0093]
示例性的，利用网格搜索法确定第一预设权重和第二预设权重的值，第一预设权重可以为0.4，与此同时第二预设权重为0.8，第二预设权重与第一预设权重相差很大，表明此时对于装机预判结果来说，更重视历史地址库的安装结果。
[0094]
在一些实施例中，如果装机预判结果大于或者等于预设阈值,输出提示信息，提示信息用于指示目标预安装地址可安装宽带资源。
[0095]
示例性的，预设阈值与第一预设权重和第二预设权重有关，当第一预设权重为0.4、第二预设权重为0.8时，由于地址分类结果的取值为0.5或1，目标地址相似度为小于1的浮点数，此时预设阈值可以设置为0.8。
[0096]
由以上内容可知，本技术实施例的宽带装机预判方法中，先根据地址特征值和预先建立的资源预判方法，得到地址分类结果，再确定目标预安装地址与已安装地址的目标地址相似度，将地址分类结果与目标地址相似度加权相加得到装机预判结果，有效地提高了宽带资源预判准确率，提升了用户体验，解决了因资源预测错判、漏判导致用户无法装机的问题。
[0097]
上述主要从方法的角度对本技术实施例提供的方案进行了介绍。为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本技术实施例能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
[0098]
本技术实施例中可以根据上述方法示例对宽带资源预判装置进行功能模块的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。可选的，本技术实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，
实际实现时可以有另外的划分方式。
[0099]
本技术实施例还提供了一种宽带资源预判装置，如图4所示，该装置包括获取模块401、确定模块402、计算模块403。
[0100]
获取模块401，获取安装宽带资源的用户的目标预安装地址，生成所述目标预安装地址的地址特征值。
[0101]
确定模块402，根据所述地址特征值和预先建立的资源预判方法，得到地址分类结果；确定所述目标预安装地址与已安装地址的目标地址相似度。
[0102]
计算模块403，将所述地址分类结果与所述目标地址相似度加权相加，得到装机预判结果，所述装机预判结果用于确定所述目标预安装地址是否可安装宽带。
[0103]
获取模块401，还用于获取历史时间的运营商宽带安装订单数据集；针对所述运营商宽带安装订单数据集中的至少一个样本预安装地址，为所述样本预安装地址生成对应的所述地址特征值，所述地址特征值包括，地址是否在电子围栏内、地址所属类型、地址建设时间、地址最近接入间类型、地址最近接入间距离；确定所述样本预安装地址的地址特征值的地址分类结果；所述地址分类结果包括成功安装宽带、未成功安装宽带；利用至少一个所述样本预安装地址的所述地址特征值与对应的所述地址分类结果组成样本集；利用所述样本集对所述资源预判方法进行训练，确定所述资源预判方法。
[0104]
确定模块402，还用于将所述目标预安装地址进行分词处理，获得所述目标预安装地址对应的第一地址向量；针对于装机地址库中的一个样本已安装地址，对所述已安装地址进行分词处理，获得所述已安装地址对应的第二地址向量；所述第一地址向量和第二地址向量的维度分别至少包含省、市、区、县、街道、小区和门牌号中的一项或多项；针对一个样本已安装地址，将所述第一地址向量和第二地址向量分别乘以预设分值，得到所述第一地址向量对应的第一目标地址向量，和所述第二地址向量对应的第二目标地址向量；确定第一目标地址向量对应的第一tf-idf向量和第二目标地址向量对应的第二tf-idf向量；利用所述第一tf-idf向量和所述第二tf-idf向量，确定余弦相似度；针对所述装机地址库中的每个已安装地址，确定至少一个所述余弦相似度；确定所述至少一个余弦相似度的平均值，获得所述目标预安装地址与已安装地址的所述目标地址相似度。
[0105]
确定模块402，还用于针对一个第二地址向量，确定所述第二地址向量的各个维度的取值对所述第二地址向量对应的所述已安装地址对应的宽带安装结果的影响程度；根据每个第二地址向量对应的所述至少一个影响程度，获取所述预设分值。
[0106]
计算模块403，还用于如果所述装机预判结果大于或者等于预设阈值,输出提示信息，所述提示信息用于指示所述目标预安装地址可安装宽带资源。
[0107]
计算模块403，还用于将所述地址分类结果与第一预设权重相乘，获得第一结果，并将所述目标地址相似度与第二预设权重相乘，获得第二结果；所述地址分类结果对应的第一预设权重小于所述目标地址相似度对应的第二预设权重；将所述第一结果与所述第二结果相加，得到所述装机预判结果。
[0108]
实现本技术实施例中的宽带资源预判方法时，根据历史安装订单数据集训练出资源预判方法，得到预安装地址的地址分类结果，再计算预安装地址与地址相似度，将地址分类结果与目标地址相似度加权相加得到装机预判结果。根据运营商的历史安装订单和历史地址库，综合考虑了是否在电子围栏内、地址所属类型、地址建设时间、地址最近接入间类
型、地址最近接入间距离等因素，从而有效提高宽带资源预判准确率，提升用户体验，避免因资源预测错判、漏判导致用户无法装机。
[0109]
本技术实施例可以根据上述方法示例对通信装置进行功能模块的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。可选的，本技术实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
[0110]
图5为本技术实施例提供的电子设备的结构示意图，如图5所示，该电子设备包括：处理器501，总线504。可选的，该电子设备还可以包括存储器502；可选地，该电子设备还可以包括通信接口503。处理器501，可以是实现或执行结合本技术公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。该处理器501可以是中央处理器，通用处理器，数字信号处理器，专用集成电路，现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本技术公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器501也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，dsp和微处理器的组合等。通信接口503，用于与其他设备通过通信网络连接。该通信网络可以是以太网，无线接入网，无线局域网(wireless local area networks，wlan)等。存储器502，可以是只读存储器(read-only memory，rom)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器(random access memory，ram)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electrically erasable programmable 15 read-only memory，eeprom)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。作为一种可能的实现方式，存储器502可以独立于处理器501存在，存储器502可以通过总线504与处理器501相连接，用于存储指令或者程序代码。处理器501调用并执行存储器502中存储的指令或程序代码时，能够实现本技术实施例提供的宽带资源预判方法。另一种可能的实现方式中，存储器502也可以和处理器501集成在一起总线504，可以是扩展工业标准结构(extended industry standard 25 architecture，eisa)总线等。总线504可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
[0111]
本技术的一些实施例提供了一种计算机可读存储介质(例如，非暂态计算机可读存储介质)，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序指令，计算机程序指令在计算机上运行时，使得计算机执行如上述实施例中任一实施例的方法。
[0112]
示例性的，上述计算机可读存储介质可以包括，但不限于：磁存储器件(例如，硬盘、软盘或磁带等)，光盘(例如，压缩盘(compact disk，23cd)、数字通用盘(digital versatile disk，dvd)等)，智能卡和闪存器件(例如，可擦写可编程只读存储器(electrically erasable progra mmable 15 read-only memory，eeprom)、卡、棒或钥匙驱动器等)。本公开描述的各种计算机可读存储介质可代表用于存储信息的一个或多个设备和/或其它机器可读存储介质。术语“机器可读存储介质”可包括但不限于，无线信道和能够存储、包含和/或承载指令和/或数据的各种其它介质。
[0113]
本技术实施例提供一种包含指令的计算机程序产品，当该计算机程序产品在计算
机上运行时，使得该计算机执行上述实施例中任一实施例的方法。
[0114]
以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何在本技术揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种宽带资源预判方法，其特征在于，包括：获取安装宽带资源的用户的目标预安装地址，生成所述目标预安装地址的地址特征值；根据所述地址特征值和预先建立的资源预判方法，得到地址分类结果；确定所述目标预安装地址与已安装地址的目标地址相似度；将所述地址分类结果与所述目标地址相似度加权相加，得到装机预判结果，所述装机预判结果用于确定所述目标预安装地址是否可安装宽带。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：获取历史时间的运营商宽带安装订单数据集；针对所述运营商宽带安装订单数据集中的至少一个样本预安装地址，为所述样本预安装地址生成对应的所述地址特征值，所述地址特征值包括，地址是否在电子围栏内、地址所属类型、地址建设时间、地址最近接入间类型、地址最近接入间距离；确定所述样本预安装地址的地址特征值的地址分类结果；所述地址分类结果包括成功安装宽带和未成功安装宽带；利用至少一个所述样本预安装地址的所述地址特征值与对应的所述地址分类结果组成样本集；利用所述样本集，确定所述资源预判方法。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标预安装地址与已安装地址的目标地址相似度，包括：将所述目标预安装地址进行分词处理，获得所述目标预安装地址对应的第一地址向量；针对于装机地址库中的一个样本已安装地址，对所述已安装地址进行分词处理，获得所述已安装地址对应的第二地址向量；所述第一地址向量和第二地址向量的维度分别至少包含省、市、区、县、街道、小区和门牌号中的一项或多项；针对一个样本已安装地址，将所述第一地址向量和第二地址向量分别乘以预设分值，得到所述第一地址向量对应的第一目标地址向量，和所述第二地址向量对应的第二目标地址向量；确定第一目标地址向量对应的第一tf-idf向量和第二目标地址向量对应的第二tf-idf向量；利用所述第一tf-idf向量和所述第二tf-idf向量，确定余弦相似度；针对所述装机地址库中的每个已安装地址，确定至少一个所述余弦相似度；确定所述至少一个余弦相似度的平均值，获得所述目标预安装地址与已安装地址的所述目标地址相似度。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：针对一个第二地址向量，确定所述第二地址向量的各个维度的取值对所述第二地址向量对应的所述已安装地址对应的宽带安装结果的影响程度；根据每个第二地址向量对应的所述至少一个影响程度，获取所述预设分值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：如果所述装机预判结果大于或者等于预设阈值,输出提示信息，所述提示信息用于指
示所述目标预安装地址可安装宽带资源。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述地址分类结果与所述目标地址相似度加权相加，得到装机预判结果，包括：将所述地址分类结果与第一预设权重相乘，获得第一结果，并将所述目标地址相似度与第二预设权重相乘，获得第二结果；所述地址分类结果对应的第一预设权重小于所述目标地址相似度对应的第二预设权重；将所述第一结果与所述第二结果相加，得到所述装机预判结果。7.一种宽带资源预判装置，其特征在于，所述方法还包括：获取模块，用于获取安装宽带资源的用户的目标预安装地址，生成所述目标预安装地址的地址特征值；确定模块，用于根据所述地址特征值和预先建立的资源预判方法，得到地址分类结果；确定所述目标预安装地址与已安装地址的目标地址相似度；计算模块，用于将所述地址分类结果与所述目标地址相似度加权相加，得到装机预判结果，所述装机预判结果用于确定所述目标预安装地址是否可安装宽带。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：所述确定模块，还用于获取历史时间的运营商宽带安装订单数据集；针对所述运营商宽带安装订单数据集中的至少一个样本预安装地址，为所述样本预安装地址生成对应的所述地址特征值，所述地址特征值包括，地址是否在电子围栏内、地址所属类型、地址建设时间、地址最近接入间类型、地址最近接入间距离；确定所述样本预安装地址的地址特征值的地址分类结果；所述地址分类结果包括成功安装宽带、未成功安装宽带；利用至少一个所述样本预安装地址的所述地址特征值与对应的所述地址分类结果组成样本集；利用所述样本集对所述资源预判方法进行训练，确定所述资源预判方法。9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器；所述存储器用于存储计算机执行指令；当所述电子设备运行时，所述处理器执行所述存储器存储的所述计算机执行指令，以使所述电子设备执行如权利要求1-6任一项所述的宽带资源预判方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述的宽带资源预判方法。

技术总结
本申请公开了一种宽带资源预判方法、装置、电子设备及存储介质，涉及通信技术领域，用于解决运营商家庭宽带安装时因资源预测错判、漏判导致用户无法装机的问题。该方法包括：获取安装宽带资源的用户的目标预安装地址，生成目标预安装地址的地址特征值；根据地址特征值和预先建立的资源预判方法，得到地址分类结果；确定目标预安装地址与已安装地址的目标地址相似度；将地址分类结果与目标地址相似度加权相加，得到装机预判结果，装机预判结果用于确定目标预安装地址是否可安装宽带。确定目标预安装地址是否可安装宽带。确定目标预安装地址是否可安装宽带。


技术研发人员：胡家光 黄锐志 王健 李斯哲 申海岑 王俊杰
受保护的技术使用者：中国联合网络通信集团有限公司
技术研发日：2023.06.07
技术公布日：2023/8/13