(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111619404.5 (22)申请日 2021.12.27 (71)申请人 中国电信股份有限公司 地址 100033 北京市西城区金融大街31号 (72)发明人 谭志远　候继江　康晨　孟繁骥　 高智衡　宫云平　陈喜洲　陈园光　 (74)专利代理 机构 北京律智知识产权代理有限 公司 11438 代理人 孙宝海　阚梓瑄 (51)Int.Cl. H04W 4/02(2018.01) H04W 8/18(2009.01) H04W 24/10(2009.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 用户识别方法及装置、 电子设备及 介质 (57)摘要 本公开关于一种用户识别方法及装置、 电子 设备及介质， 涉及计算机技术领域。 该方法包括： 根据各个小区的覆盖范围， 获取与机场区域范围 有重叠的目标小区； 根据目标小区的小区类型， 从用户轨迹数据中提取出与机场区域范围有交 集的目标用户轨迹数据； 根据目标用户轨迹数据 的指标信息和机场区域的参数信息， 识别出目标 用户轨迹 数据的用户类型。 该方法能够反映出区 域真实网络覆盖情况， 避免相关技术中通过基站 粗定位和手机号码归属地的方式进行识别出现 的错算、 漏算或多算问题， 能够减少对大范围小 区下的用户进行分析的计算量， 提高用户识别的 准确性。 权利要求书3页 说明书19页 附图3页 CN 114302333 A 2022.04.08 CN 114302333 A 1.一种用户识别方法， 其特 征在于， 包括： 根据各个小区的覆盖范围， 获取与机场区域范围有重 叠的目标小区； 根据所述目标小区的小区类型， 从用户轨迹数据中提取出与 所述机场区域范围有交集 的目标用户轨 迹数据； 根据所述目标用户轨迹数据的指标信 息和机场区域的参数信 息， 识别出所述目标用户 轨迹数据的用户类型。 2.根据权利 要求1所述的方法， 其特征在于， 所述方法还包括： 根据测量报告和S1MME信 令， 生成所述用户轨 迹数据； 以及， 若所述用户轨迹数据为根据所述测量报告中的辅助全球定位系统AGPS定位信息得到 的， 则标记所述用户轨 迹数据为第一定位类型； 若所述用户轨迹数据为根据 所述测量报告中的AGPS定位信 息， 基于机器学习算法预测 得到的， 则标记所述用户轨 迹数据为第二定位类型； 若所述用户轨迹数据为根据 所述测量报告中的主服务小区的经纬度信 息得到的， 则标 记所述用户轨 迹数据为第三定位类型； 若所述用户轨迹数据为利用所述S1MME信令中的基站经纬度信息得到的， 则标记所述 用户轨迹数据为第四定位类型。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 若所述目标小区的覆盖范围与所述机场区域范围的重叠部分占所述目标小区的覆盖 范围的比率 为100％， 则标记所述目标小区为第一类型； 若所述目标小区的覆盖范围与所述机场区域范围的重叠部分占所述目标小区的覆盖 范围的比率大于等于第一预设比例， 则标记所述目标小区为第二类型； 若所述目标小区的覆盖范围与所述机场区域范围的重叠部分占所述目标小区的覆盖 范围的比率大于等于第二预设比例、 且小于所述第一预设比例， 则标记所述 目标小区为第 三类型； 若所述目标小区的覆盖范围与所述机场区域范围的重叠部分占所述目标小区的覆盖 范围的比率小于所述第二预设比例， 则标记所述目标小区为第四类型。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 根据所述目标小区的小区类型， 从用户轨 迹数据中提取 出与所述机场区域范围有交集的目标用户轨 迹数据， 包括： 若所述目标小区的小区类型为所述第 一类型或所述第 二类型， 则从所述用户轨迹数据 中提取出第一轨迹类型 的用户轨迹数据， 其中， 所述第一轨迹类型 的用户轨迹数据包括所 述目标小区中的第一定位类型、 第二定位类型、 第三定位类型和第四定位类型 的用户轨迹 数据； 若所述目标小区的小区类型为所述第 三类型或所述第四类型， 则从所述用户轨迹数据 中提取出第二轨迹类型 的用户轨迹数据， 其中， 所述第二轨迹类型 的用户轨迹数据包括所 述目标小区中的第一定位类型和 第二定位类型的用户轨迹数据， 且所述第二轨迹类型的用 户轨迹数据在所述机场区域范围内； 若所述目标小区的小区类型为所述第 三类型， 则从所述用户轨迹数据中提取出第 三轨 迹类型的用户轨迹数据， 其中， 所述第三轨迹类型 的用户轨迹数据包括所述 目标小区中的 第三定位类型的用户轨迹数据， 且所述第三轨迹类型的用户轨迹数据在所述机场区域范围权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114302333 A 2内。 5.根据权利要求 4所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 根据所述第 一轨迹类型的用户轨迹数据、 所述第 二轨迹类型的用户轨迹数据和所述第 三轨迹类型的用户轨 迹数据， 获取目标用户。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 根据所述目标小区的小区类型， 从用户轨 迹数据中提取 出与所述机场区域范围有交集的目标用户轨 迹数据， 包括： 从所述用户轨迹数据中提取出第 四轨迹类型的用户轨迹数据， 其中， 所述第 四轨迹类 型的用户轨 迹数据为所述目标用户在所述机场区域范围外的轨 迹数据。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据 所述目标用户轨迹数据的指标信 息和 机场区域的参数信息， 识别出 所述目标用户轨 迹数据的用户类型， 包括： 获取所述目标用户轨迹数据的指标信 息、 所述目标用户轨迹数据的前一周期用户轨迹 数据信息、 所述目标用户轨 迹数据的下一周期用户轨 迹数据信息； 根据获取的指标信息、 所述机场 区域的参数信息、 所述前一周期用户轨迹数据信息和 所述下一周期用户轨迹数据信息， 对所述 目标用户轨迹数据进行分析， 识别出所述 目标用 户轨迹数据的用户类型。 8.根据权利要求1至7任一所述的方法， 其特征在于， 所述目标用户轨迹数据的指标信 息包括： 第一时间、 第二时间、 第一距离、 第二距离、 第三距离、 驻留时长、 轨迹类型、 反复出 现次数、 轨 迹点的距离和、 经 过的小区数； 其中， 所述第一时间为用户轨迹数据的最早时间， 所述第二时间为用户轨迹数据的最晚时 间， 所述第一距离为用户轨迹数据中进入所述机场区域范围前的最远距离， 所述第二距离 为用户轨迹数据中进入所述机场区域范围期间的最远距离， 所述第三距离为用户轨迹数据 中离开所述机场区域范围后的最远距离 。 9.根据权利要求1至7任一所述的方法， 其特征在于， 所述机场区域的参数信息包括： 异 地往返时长阈值、 机场跑道 距离区域中心最远距离、 常驻天数阈值、 工作时长阈值。 10.根据权利要求1至7任一所述的方法， 其特征在于， 所述用户类型包括： 到达旅客、 出 发旅客、 中转旅客、 外地往返旅客、 本地往返旅客、 工作人员、 频繁往返机场人员、 接送人员、 路过人员。 11.一种用户识别装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于根据各个小区的覆盖范围， 获取与机场区域范围有重 叠的目标小区； 提取模块， 用于根据所述目标小区的小区类型， 从用户轨迹数据中提取出与所述机场 区域范围有交集的目标用户轨 迹数据； 识别模块， 用于根据所述目标用户轨迹数据的指标信息和机场 区域的参数信息， 识别 出所述目标用户轨 迹数据的用户类型。 12.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 处理器； 用于存储所述处 理器可执行指令的存 储器； 其中， 所述处理器被配置为执行所述指令， 以实现如权利要求1至10中任一项所述的方 法。 13.一种计算机可读存储介质， 当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114302333 A 3