1.本公开涉及互联网技术领域，尤其涉及一种终端推荐方法、装置、设备及存储介质。
背景技术：2.随着通信技术的不断发展，例如5g等新一代通信技术应用而生。为了加快网络建设，无论电信运营商、终端厂商还是互联网电商，都在积极探索如何给用户推荐适用于新一代通信技术的终端，以加快终端替代速度。
3.目前，在进行终端推荐时，通常是获取用户常驻的基站，若该常驻的基站的基站制式支持新一代的网络制式，则为该用户推荐终端。然而，通过该方法进行终端推荐的准确性较差，从而延缓了终端替代进度。
技术实现要素：4.为了解决上述问题，本公开提供了一种终端推荐方法、装置、设备及存储介质，以提升服务器为用户推荐终端的准确性。
5.第一方面，本公开提供了一种终端推荐方法，包括：
6.基于目标用户在预设历史时长内的话单数据，确定目标用户在预设历史时长内所使用基站的基站使用指数，基站使用指数用于衡量目标用户驻留基站的时长和目标用户的上网流量；
7.确定基站中基站使用指数大于指数阈值的目标基站；
8.根据目标基站的基站使用指数、目标基站的网速和目标基站的使用人数，确定为目标用户进行终端推荐的终端推荐指数；
9.响应于终端推荐指数大于或者等于推荐阈值，向目标用户推荐目标终端。
10.一种可能的实施方式中，目标基站包括5g基站，目标终端包括5g终端。
11.一种可能的实施方式中，确定目标用户在预设历史时长内所使用基站的基站使用指数，包括：基于话单数据，确定基站的月平均上网流量和月平均上网时长；基于月平均上网流量和月平均上网时长，确定基站的基站使用指数。
12.一种可能的实施方式中，基于月平均上网流量和月平均上网时长，确定基站的基站使用指数，包括：通过如下表达式确定基站的基站使用指数：u＝m1*a*10+t1*b；其中，u表示基站使用指数，m1表示月平均上网流量，t1表示月平均上网时长，a与b为常数，且，a+b＝1。
13.一种可能的实施方式中，根据目标基站的基站使用指数、目标基站的网速和目标基站的使用人数，确定为目标用户进行终端推荐的终端推荐指数，包括：通过如下表达式确定终端推荐指数：ri＝σ((m2*c*10+t2*d)*s/e*n/f)；其中，ri表示终端推荐指数，m2表示目标基站的月平均上网流量，t2表示目标基站的月平均上网时长，s表示目标基站的网速，n表示目标基站的使用人数，c与d均为常数，且，c+d＝1，e与f为经验值。
14.一种可能的实施方式中，还包括：在确定终端推荐指数之前，从目标基站的基站数
据文件中获取目标基站的网速；和/或，在确定终端推荐指数之前，对话单数据进行聚类处理，确定目标基站的使用人数。
15.一种可能的实施方式中，基于目标用户在预设历史时长内的话单数据，确定目标用户在预设历史时长内所使用基站的基站使用指数之前，还包括：基于话单数据，确定目标用户的app类型画像，app类型画像用于反映目标用户访问的app类型；确定app类型画像中访问量较大的m个app类型画像；确定m个app类型画像中包括视频和/或游戏。
16.一种可能的实施方式中，还包括：响应于终端推荐指数小于推荐阈值，则不向目标用户推荐目标终端。
17.第二方面，本公开提供一种终端推荐装置，应用于服务器，包括：
18.第一确定模块，用于基于目标用户在预设历史时长内的话单数据，确定目标用户在预设历史时长内所使用基站的基站使用指数，基站使用指数用于衡量目标用户驻留基站的时长和目标用户的上网流量；
19.第二确定模块，用于确定基站中基站使用指数大于指数阈值的目标基站；
20.第三确定模块，用于根据目标基站的基站使用指数、目标基站的网速和目标基站的使用人数，确定为目标用户进行终端推荐的终端推荐指数；
21.推荐模块，用于响应于终端推荐指数大于或者等于推荐阈值，向目标用户推荐目标终端。
22.一种可能的实施方式中，目标基站包括5g基站，目标终端包括5g终端。
23.一种可能的实施方式中，第一确定模块具体用于：基于话单数据，确定基站的月平均上网流量和月平均上网时长；基于月平均上网流量和月平均上网时长，确定基站的基站使用指数。
24.一种可能的实施方式中，第一确定模块具体用于：通过如下表达式确定基站的基站使用指数：u＝m1*a*10+t1*b；其中，u表示基站使用指数，m1表示月平均上网流量，t1表示月平均上网时长，a与b为常数，且，a+b＝1。
25.一种可能的实施方式中，第三确定模块具体用于：通过如下表达式确定终端推荐指数：ri＝σ((m2*c*10+t2*d)*s/e*n/f)；其中，ri表示终端推荐指数，m2表示目标基站的月平均上网流量，t2表示目标基站的月平均上网时长，s表示目标基站的网速，n表示目标基站的使用人数，c与d均为常数，且，c+d＝1，e与f为经验值。
26.一种可能的实施方式中，还包括获取模块：在确定终端推荐指数之前，从目标基站的基站数据文件中获取目标基站的网速；和/或，在确定终端推荐指数之前，对话单数据进行聚类处理，确定目标基站的使用人数。
27.一种可能的实施方式中，第一确定模块还用于：基于话单数据，确定目标用户的app类型画像，app类型画像用于反映目标用户访问的app类型；确定app类型画像中访问量较大的m个app类型画像；确定m个app类型画像中包括视频和/或游戏。
28.一种可能的实施方式中，推荐模块还用于：响应于终端推荐指数小于推荐阈值，则不向目标用户推荐目标终端。
29.第三方面，本公开提供一种电子设备，包括：
30.存储器和处理器；
31.存储器用于存储程序指令；
32.处理器用于调用所述存储器中的程序指令执行第一方面的终端推荐方法。
33.第四方面，本公开一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机程序指令，计算机程序指令被执行时，实现第一方面的终端推荐方法。
34.第五方面，本公开提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面的终端推荐方法。
35.本公开提供一种终端推荐方法、装置、设备及存储介质，该方法应用于服务器，包括：基于目标用户在预设历史时长内的话单数据，确定目标用户在预设历史时长内所使用基站的基站使用指数，基站使用指数用于衡量目标用户驻留基站的时长和目标用户的上网流量；确定基站中基站使用指数大于指数阈值的目标基站；根据目标基站的基站使用指数、目标基站的网速和目标基站的使用人数，确定为目标用户进行终端推荐的终端推荐指数；响应于终端推荐指数大于或者等于推荐阈值，向目标用户推荐目标终端。本公开中，基于目标用户驻留基站的时长，确定基站的基站使用指数，进而确定目标基站。再根据目标基站的基站使用指数、目标基站的网速和目标基站的使用人数，确定为目标用户进行终端推荐的终端推荐指数。这种方法结合了目标基站的使用人数和目标基站的网速，因此，与相关技术相比，可以准确地确定是否为用户推荐终端，提高了推荐终端的准确性。
附图说明
36.为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
37.图1为本公开一实施例提供的应用场景示意图；
38.图2为本公开一实施例提供的终端推荐方法的流程图；
39.图3为本公开另一实施例提供的终端推荐方法的流程图；
40.图4为本公开一实施例提供的终端推荐装置的结构示意图；
41.图5为本公开一实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
42.为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，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，都属于本公开保护的范围。
43.目前，在相关技术中，主要基于基站的网络制式来确定是否为用户推荐终端。例如，当用户主要驻留于4g基站时，则为用户推荐4g终端，而当用户主要驻留于5g基站时，则为用户推荐5g终端。
44.本公开的实施例提供了一种终端推荐方法、装置、设备及存储介质，基于上述问题，发明人在研究中发现，这种方法不能够准确地确定是否为用户推荐终端，导致推荐精准度较粗、无法满足精细化推荐。因此发明人从基站的使用人数，网络速度以及用户和基站的驻留关系入手，确定用户的终端推荐指数，进而更精准的确定待推荐终端的人群。
45.需明确的是，在本公开任一实施例中，用户的基础数据和话务数据等是在该用户允许或许可的情况下才可以获取的；若未经该用户许可，是不能获取到这些数据的。
46.图1为本公开一实施例提供的应用场景示意图。如图1所示，本应用场景中，包括用户101、终端102以及服务器103。用户101使用终端102后，可以与终端102进行绑定，服务器103可以通过终端102获取用户101的基础数据和话单数据，进而确定用户101对应的目标基站，其中，目标基站作为用户101(或终端102)驻留时间较长的基站。另外，服务器103会进一步获取目标基站的基站数据文件，确定目标基站的网络速度和使用人数，并综合上述的参数，确定是否为用户101推荐终端。当服务器确定为用户101推荐终端时，会将推荐消息发送至终端102，由终端102将推荐消息显示给用户101。
47.示例地，用户101可以通过终端102浏览电商平台，终端102响应于用户的交互操作，例如上下滑动交互界面的操作，通过本公开提供的终端推荐方法为用户101进行终端推荐。
48.需要说明的是，图1仅是本公开实施例提供的一种应用场景的示意图，本公开实施例不对图1中包括的设备进行限定，也不对图1中设备之间的位置关系进行限定。例如，在图1所示的应用场景中，还可以包括数据存储设备，该数据存储设备相对于终端102或者服务器103可以是外部存储器，也可以是集成在终端102或者服务器103中的内部存储器。终端102既可以是pc，即电脑，也可以是手机或笔记本等终端。
49.接下来，通过具体实施例介绍终端推荐方法。
50.图2为本公开一实施例提供的终端推荐方法的流程图，如图2所示，该方法包括：
51.s201、基于目标用户在预设历史时长内的话单数据，确定目标用户在预设历史时长内所使用基站的基站使用指数，基站使用指数用于衡量目标用户驻留基站的时长和目标用户的上网流量。
52.示例地，上述目标用户是可以是满足预设约束条件的用户，其中，该预设约束条件例如为：用户携带有应用(application，简称app)类型画像、用户的通信套餐信息为4g套餐、用户的月上网流量大于或等于10g、用户入网时间大于或等于2年，等等。其中，app即app软件，又称应用软件。
53.其中，预设历史时长可以是根据实际需求和/或历史经验设置的，例如6个月或者1年。其中，话单可以包括了语言话单、短信话单和流量话单三个维度。一些实施例中，话单数据具体可以包括用户在每个基站下，涉及语言话单、短信话单和流量话单三个维度的：套餐开始时间、套餐结束时间、流量大小(单位可以是字节)、上网时长、用户所使用终端的国家移动设备识别码、用户使用的app类别以及访问的网站。其中，针对每个基站，话单数据中还携带了该基站对应的基站号以及基站下每个小区的小区号。
54.因此，基于目标用户的话单数据，可以确定所有与用户交互的基站和小区，并进一步确定用户在每个基站/小区的上网流量大小、用户每个基站/小区的驻留时间等等。为了统一衡量用户在每个基站的上网流量和用户驻留时间，可以引入基站使用指数。其中，一基站的基站使用指数越大，说明用户在该基站驻留的时间、上网流量越大；反之，用户在该基站驻留的时间、上网流量越小。
55.s202、确定基站中基站使用指数大于指数阈值的目标基站。
56.引入基站使用指数后，可以通过预设的指数阈值，从目标用户驻留的基站中确定
出基站使用指数大于指数阈值的基站，将其作为目标基站。
57.另外，若某用户的话单数据中，满足基站使用指数大于指数阈值的基站较多，则可以将目标用户驻留的基站中基站使用指数排名前20的基站作为目标基站。本公开不具体对目标基站的个数进行限制。
58.s203、根据目标基站的基站使用指数、目标基站的网速和目标基站的使用人数，确定为目标用户进行终端推荐的终端推荐指数。
59.可选地，确定目标基站后，可以获取每个目标基站的基站数据文件，其中，基站数据文件来源于通信运营商的网络运维大数据，其中记载了基站的详细特征数据，例如，基站数据文件可以包括该目标基站的基站号、基站小区号、基站网络类别(如3g、4g、5g)网速、基站网络制式、基站平均上行速度、基站平均下行速度、基站平均日用户数、该目标基站的网速以及该目标基站的使用人数等等。示例地，目标基站的网速中包括了目标基站的5g网速和目标基站的5g使用人数。
60.确定终端推荐指数是由服务器执行的。具体的，服务器会基于目标基站的基站使用指数、目标基站的网速和目标基站的使用人数，综合确定该目标用户的终端推荐指数。终端推荐指数反映了用户更换终端的可能性，终端推荐指数越大，用户更换终端的可能性越大；反之，用户更换终端的可能性越小。
61.s204、响应于终端推荐指数大于或者等于推荐阈值，向目标用户推荐目标终端。
62.可选地，目标基站可以包括但不限于5g基站，目标终端可以包括但不限于5g终端。
63.通过确定终端推荐指数是否大于或者等于推荐阈值，判断是否为目标用户推荐目标终端。即，当目标用户所对应的终端推荐指数大于或等于推荐阈值，推荐目标终端至目标用户。
64.示例地，服务器可以通过发送短信、邮件或者其他营销活动的形式发送目标终端的推荐消息，例如5g终端升级推送。
65.示例地，目标终端可以是5g终端，此时目标基站对应为5g基站，上述目标基站的网速对应为目标基站的5g网速、目标基站的使用人数对应为目标基站的5g使用人数。目标用户对应的终端推荐指数为5g终端推荐指数，用于确定是否为目标用户推荐5g终端。
66.一些实施例中，若终端推荐指数小于推荐阈值，则不向目标用户推荐目标终端。
67.本公开实施例中，终端推荐方法应用于服务器，终端推荐方法包括：基于目标用户在预设历史时长内的话单数据，确定目标用户在预设历史时长内所使用基站的基站使用指数，基站使用指数用于衡量目标用户驻留基站的时长和目标用户的上网流量；确定基站中基站使用指数大于指数阈值的目标基站；根据目标基站的基站使用指数、目标基站的网速和目标基站的使用人数，确定为目标用户进行终端推荐的终端推荐指数；响应于终端推荐指数大于或者等于推荐阈值，向目标用户推荐目标终端。本公开实施例中，基于目标用户驻留基站的时长，确定基站的基站使用指数，进而确定目标基站。再根据目标基站的基站使用指数、目标基站的网速和目标基站的使用人数，确定为目标用户进行终端推荐的终端推荐指数。这种方法结合了目标基站的使用人数和目标基站的网速，因此，可以准确地确定是否为用户推荐终端，提高了推荐终端的准确性。
68.一些实施例中，为了确定用户是否为目标用户，需要提取用户的基础数据和话单数据。示例地，该话单数据可以是用户近6个月的话单数据。
69.用户的基础数据可以包括用户的性别、年龄、套餐信息、入网时间、客户等级、月消费额、月上网流量等。基于用户的基
70.础数据，可以确定用户的画像特征，例如青年男性或者青年女性、老用户或者新用户、非5g套餐或者5g套餐、高消费用户或者低消费用户、高上网流量用户或者低上网流量用户等等。
71.用户的画像特征可以通过表1来直观展示：
72.表1用户的画像特征
[0073][0074]
在表1中，筛选出年龄大于等于18周岁且小于45周岁、套餐信息为4g、入网时间大于等于2年、客户等级大于等于2星、月消费额大于等于50元、月上网流量大于等于10g的用户，并将这些用户列入高价值用户区间。
[0075]
筛选出的高价值用户区间如表2所示：
[0076]
表2高价值用户区间
[0077]
序号数据项数据归类1性别[男]、[女]2年龄[18,30),[30,45)3套餐信息[4g]4入网时间(年)[2,5),[5,10),[10,)5客户等级[2星],[3星],[4星],[5星]6月消费额(元)[50,100),[100,300),[300,500),[500,)7月上网流量(gb)[10,40),[40,80),[80,)
[0078]
本实施例中，由于推荐的目标终端为5g终端，因此需要确定套餐信息为4g的用户，进而为这类用户推荐5g终端。
[0079]
确定高价值用户区间后，还需要进一步基于用户的话单数据，筛选出目标用户。示例地，为了确定目标用户，还可以包括：基于话单数据，确定目标用户的app类型画像，app类型画像用于反映目标用户访问的app类型；确定app类型画像中访问量较大的m个app类型画像；确定m个app类型画像中包括视频和/或游戏。
[0080]
示例地，取m为5，从用户近六个月流量话单数据的上网时长、上网流量中，可以分
析出用户的app类型画像，该app类型可以包括视频、游戏、购物、出行、社交、阅读等等。进一步地，可以基于从上述app类型画像中，分析出访问时长及访问数据流量排前5名的app类型画像。本实施例中，选取前5名的app类型画像包括视频和/或游戏的用户作为目标用户。之所以选取app类型画像为视频和游戏的用户作为目标用户，是因为这类用户对上网的网速以及网络的低延时有较大需要，因此考虑优先为这类用户推荐5g终端。补充说明的是，为便于理解，该示例仅以app类型画像包括视频和/或游戏的用户作为目标用户为例进行说明，但本公开不以此为限制，目标用户还可以是其他对上网的网速以及网络的低延时有较大需要的用户。
[0081]
综上，基于话单数据中的app类型画像，以及从用户的基础数据中确定的高价值用户区间，可以综合确定满足条件的目标用户。结合表2，目标用户的用户画像如表3所示：
[0082]
表3目标用户的用户画像
[0083]
序号数据项数据归类1性别[男]、[女]2年龄[18,30),[30,45)3套餐信息[4g]4入网时间(年)[2,5),[5,10),[10,)5客户等级[2星],[3星],[4星],[5星]6月消费额(元)[50,100),[100,300),[300,500),[500,)7月上网流量(gb)[10,40),[40,80),[80,)8上网类型[视频]、[游戏]
[0084]
当从广大用户中确定了目标用户后，在另一些实施例中，确定目标用户在预设历史时长内所使用基站的基站使用指数，可以包括：基于话单数据，确定基站的月平均上网流量和月平均上网时长；基于月平均上网流量和月平均上网时长，确定基站的基站使用指数。
[0085]
示例地，以话单数据为6个月为例，m1表示第一个月用户的上网流量；m2表示第二个月用户的上网流量；m3表示第三个月用户的上网流量；m4表示第四个月用户的上网流量；m5表示第五个月用户的上网流量；m6表示第六个月用户的上网流量；t1表示第一个月用户的上网时长、t2表示第二个月用户的上网时长；t3表示第三个月用户的上网时长；t4表示第四个月用户的上网时长；t5表示第五个月用户的上网时长；t6表示第六个月用户的上网时长。
[0086]
根据上述话单数据，可以确定用户在该基站6个月的总上网流量mi＝m1+m2+m3+m4+m5+m6；用户在该基站6个月的总上网时长为ti＝t1+t2+t3+t4+t5+t6。
[0087]
进一步地，可以确定用户在该基站的月平均上网流量m＝mi/6＝(m1+m2+m3+m4+m5+m6)/6；用户在该基站月平均上网时长t＝ti/6＝(t1+t2+t3+t4+t5+t6)/6。
[0088]
作为一种示例，可以通过如下表达式确定基站的基站使用指数：
[0089]
u＝m1*a*10+t1*b；
[0090]
其中，u表示基站使用指数，m1表示月平均上网流量，t1表示月平均上网时长，a与b为常数，且，a+b＝1。
[0091]
a与b的可以根据历史经验设置，并且还可以根据实际情况调整。
[0092]
以前述6个月的话单数据为例，此时m1即为(m1+m2+m3+m4+m5+m6)/6，等于m；t1即为
(t1+t2+t3+t4+t5+t6)/6，等于t。若设定a为0.6，b为0.4。此时基站的基站使用指数可以写作：
[0093]
u＝m*0.6*10+t*0.4。
[0094]
通过上式，可以确定所有与目标用户进行交互的基站的基站使用指数，并进一步筛选基站使用指数大于指数阈值或者基站使用指数为排在前20名的基站，将其作为目标基站。
[0095]
本实施例中，基于基站的上网流量、上网时长，确定基站的使用指数，筛选目标基站，这种方法可以基于用户工作、居住、出行使用移动网络的主要场景，所确定的基站使用指数能够准确衡量用户所处的无线网络环境情况，为精准确定是否为目标用户推荐终端提供了铺垫。
[0096]
为了确定目标用户的终端推荐指数，可以通过如下表达式确定终端推荐指数：
[0097]
ri＝σ((m2*c*10+t2*d)*s/e*n/f)；
[0098]
其中，ri表示终端推荐指数，m2表示所述目标基站的月平均上网流量，t2表示所述目标基站的月平均上网时长，s表示所述目标基站的网速，n表示所述目标基站的使用人数，c与d均为常数，且，c+d＝1，e与f为经验值。
[0099]
本实施例中的m2与前实施例中的m1可以相同，也可以不同；t2与前实施例中的t1可以相同，也可以不同。两者不存在绝对的关联性。
[0100]
在终端推荐指数之前，还可以包括：从目标基站的基站数据文件中获取目标基站的网速，以及，在确定终端推荐指数之前，对话单数据进行聚类处理，确定目标基站的使用人数。
[0101]
示例地，以目标终端为5g终端为例，从目标基站的基站数据文件中获取目标基站的5g网速以及目标基站的5g使用人数后，结合上式确定目标用户的终端推荐指数。该式为加权求和式，若目标基站的个数为20个，c为0.6，d为0.4，(m2*c*10+t2*d)表示一个目标基站的基站使用指数，e可以根据经验设置为10，f可以根据经验设置为20，((m2*c*10+t2*d)*s/e*n/f)表示一个目标基站对目标用户的终端推荐指数，σ((m2*c*10+t2*d)*s/e*n/f)表示目标用户的终端推荐指数。
[0102]
本实施例中，上式还可以写作：
[0103]
ri＝σ((m2*0.6*10+t2*0.4)*s/10*n/20)。
[0104]
其中，设定e为10的原因是基站的5g平均网速在10m/s，当目标基站的5g网速大于10m/s时，可以认为对终端推荐指数ri产生正影响，同理，基站的5g平均使用人数在20人，当目标基站的5g使用人数大于20人后，可以认为对终端推荐指数ri产生正影响。
[0105]
本公开实施例中，先基于用户的画像特征，筛选出满足条件的目标用户，再确定与每个目标用户进行交互的基站的基站使用指数，并进一步确定目标基站。然后获取每个目标基站的基站数据文件，确定目标基站的5g网速(平均网速)以及5g使用人数，将目标基站的5g网速和5g使用人数作为权重，将所有目标基站进行加权求和，得到目标用户的终端推荐指数，这种方法通过引入目标基站的5g网速和5g使用人数两个加权因子，可以准确地确定是否为用户推荐目标终端。
[0106]
需要说明的是，上述的目标终端可以是5g终端，也可以是6g终端或者4g终端，等等；另外，可以用于5g套餐、5g升级包的推荐，以及以后6g套餐等的相关推荐。
[0107]
综上，同样目标终端为5g终端为例，可以通过图3展示本公开另一实施例提供的终端推荐方法的流程图，如图3所示，该步骤大体可以概括为：
[0108]
1)根据用户的基础数据和话单数据，确定用户的至少一个画像特征。基于用户基础数据，确定高价值用户区间，再通过话单数据，从高价值用户区间中确定两类高价值目标用户，该目标用户为画像特征包括视频或者游戏的用户。
[0109]
2)分析用户工作、生活、出行阶段的话单数据，选取目标用户下，基站使用指数排名在前20名的基站为目标基站。
[0110]
3)基于目标基站的基站数据文件，确定目标基站的5g网速和5g使用人数。
[0111]
4)基于至少一个目标基站的基站使用指数，目标基站的5g网速和目标基站的5g使用人数，加权求和确定目标用户的终端推荐指数(也可称为5g终端加权推荐指数)。
[0112]
5)响应于终端推荐指数大于推荐阈值，发送5g终端推荐消息至目标用户。
[0113]
本公开的各实施例，可以相互结合使用，也可以独立使用，不对其进行限定。
[0114]
接下来，通过图4介绍本公开一实施例提供的终端推荐装置的结构示意图，如图4所示，终端推荐装置400可以包括：
[0115]
第一确定模块401，用于基于目标用户在预设历史时长内的话单数据，确定目标用户在预设历史时长内所使用基站的基站使用指数，基站使用指数用于衡量目标用户驻留基站的时长和目标用户的上网流量；
[0116]
第二确定模块402，用于确定基站中基站使用指数大于指数阈值的目标基站；
[0117]
第三确定模块403，用于根据目标基站的基站使用指数、目标基站的网速和目标基站的使用人数，确定为目标用户进行终端推荐的终端推荐指数；
[0118]
推荐模块404，用于响应于终端推荐指数大于或者等于推荐阈值，向目标用户推荐目标终端。
[0119]
一些实施例中，目标基站包括5g基站，目标终端包括5g终端。
[0120]
一种可能的实施方式中，第一确定模块401具体用于：基于话单数据，确定基站的月平均上网流量和月平均上网时长；基于月平均上网流量和月平均上网时长，确定基站的基站使用指数。
[0121]
一种可能的实施方式中，第一确定模块401具体用于：通过如下表达式确定基站的基站使用指数：u＝m1*a*10+t1*b；其中，u表示基站使用指数，m1表示月平均上网流量，t1表示月平均上网时长，a与b为常数，且，a+b＝1。
[0122]
一种可能的实施方式中，第三确定模块403具体用于：通过如下表达式确定终端推荐指数：ri＝σ((m2*c*10+t2*d)*s/e*n/f)；其中，ri表示终端推荐指数，m2表示目标基站的月平均上网流量，t2表示目标基站的月平均上网时长，s表示目标基站的网速，n表示目标基站的使用人数，c与d均为常数，且，c+d＝1，e与f为经验值。
[0123]
一种可能的实施方式中，还包括获取模块(未标出)：在确定终端推荐指数之前，从目标基站的基站数据文件中获取目标基站的网速；和/或，在确定终端推荐指数之前，对话单数据进行聚类处理，确定目标基站的使用人数。
[0124]
一种可能的实施方式中，第一确定模块还用于：基于话单数据，确定目标用户的app类型画像，app类型画像用于反映目标用户访问的app类型；确定app类型画像中访问量较大的m个app类型画像；确定m个app类型画像中包括视频和/或游戏。
[0125]
一种可能的实施方式中，推荐模块404还用于：响应于终端推荐指数小于推荐阈值，则不向目标用户推荐目标终端。
[0126]
本公开实施例提供的装置，可用于执行如前所述的实施例的方法，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
[0127]
需要说明的是，应理解以上装置的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，处理模块可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上处理模块的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
[0128]
例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(application specific integrated circuit，asic)，或，一个或多个微处理器(digital signal processor，dsp)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(field programmable gate array，fpga)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(central processing unit，cpu)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，soc)的形式实现。
[0129]
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本公开实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘solid state disk(ssd))等。
[0130]
图5为本公开一实施例提供的电子设备的结构示意图。示例性地，电子设备可以被提供为一计算机。参照图5，电子设备500包括处理组件501，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器502所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件501的执行的指令，例如应用程序。存储器502中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件501被配置为执行指令，以执行上述任一方法实施例。
[0131]
电子设备500还可以包括一个电源组件503被配置为执行电子设备500的电源管
理，一个有线或无线网络接口504被配置为将电子设备500连接到网络，和一个输入输出(i/o)接口505。电子设备500可以操作基于存储在存储器502的操作系统，例如windows servertm，mac os xtm，unixtm,linuxtm，freebsdtm或类似。
[0132]
本公开还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行计算机执行指令时，实现如上终端推荐方法的方案。
[0133]
本公开还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上的终端推荐方法的方案。
[0134]
上述的计算机可读存储介质，上述可读存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。可读存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
[0135]
一种示例性的可读存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该可读存储介质读取信息，且可向该可读存储介质写入信息。当然，可读存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路(application specific integrated circuits，简称：asic)中。当然，处理器和可读存储介质也可以作为分立组件存在于终端推荐装置中。
[0136]
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0137]
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本公开的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本公开进行了详细的说明，
[0138]
本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开各实施例技术方案的范围。
技术特征：1.一种终端推荐方法，其特征在于，应用于服务器，包括：基于目标用户在预设历史时长内的话单数据，确定所述目标用户在所述预设历史时长内所使用基站的基站使用指数，所述基站使用指数用于衡量所述目标用户驻留基站的时长和所述目标用户的上网流量；确定所述基站中基站使用指数大于指数阈值的目标基站；根据所述目标基站的基站使用指数、所述目标基站的网速和所述目标基站的使用人数，确定为所述目标用户进行终端推荐的终端推荐指数；响应于所述终端推荐指数大于或者等于推荐阈值，向所述目标用户推荐目标终端。2.根据权利要求1所述的终端推荐方法，其特征在于，所述确定所述目标用户在所述预设历史时长内所使用基站的基站使用指数，包括：基于所述话单数据，确定所述基站的月平均上网流量和月平均上网时长；基于所述月平均上网流量和所述月平均上网时长，确定所述基站的基站使用指数。3.根据权利要求2所述的终端推荐方法，其特征在于，所述基于所述月平均上网流量和所述月平均上网时长，确定所述基站的基站使用指数，包括：通过如下表达式确定所述基站的基站使用指数：u＝m1*a*10+t1*b；其中，u表示基站使用指数，m1表示月平均上网流量，t1表示月平均上网时长，a与b为常数，且，a+b＝1。4.根据权利要求1所述的终端推荐方法，其特征在于，所述根据所述目标基站的基站使用指数、所述目标基站的网速和所述目标基站的使用人数，确定为所述目标用户进行终端推荐的终端推荐指数，包括：通过如下表达式确定所述终端推荐指数：ri＝σ((m2*c*10+t2*d)*s/e*n/f)；其中，ri表示终端推荐指数，m2表示所述目标基站的月平均上网流量，t2表示所述目标基站的月平均上网时长，s表示所述目标基站的网速，n表示所述目标基站的使用人数，c与d均为常数，且，c+d＝1，e与f为经验值。5.根据权利要求4所述的终端推荐方法，其特征在于，还包括：在确定所述终端推荐指数之前，从所述目标基站的基站数据文件中获取所述目标基站的网速；和/或，在确定所述终端推荐指数之前，对所述话单数据进行聚类处理，确定所述目标基站的使用人数。6.根据权利要求1至5中任一项所述的终端推荐方法，其特征在于，所述基于目标用户在预设历史时长内的话单数据，确定所述目标用户在所述预设历史时长内所使用基站的基站使用指数之前，还包括：基于所述话单数据，确定所述目标用户的应用app类型画像，所述app类型画像用于反映所述目标用户访问的app类型；确定所述app类型画像中访问量较大的m个app类型画像；确定所述m个app类型画像中包括视频和/或游戏。7.根据权利要求1至5中任一项所述的终端推荐方法，其特征在于，还包括：
响应于所述终端推荐指数小于推荐阈值，则不向所述目标用户推荐所述目标终端。8.根据权利要求1至5中任一项所述的终端推荐方法，其特征在于，所述目标基站包括5g基站，所述目标终端包括5g终端。9.一种终端推荐装置，其特征在于，应用于服务器，包括：第一确定模块，用于基于目标用户在预设历史时长内的话单数据，确定所述目标用户在所述预设历史时长内所使用基站的基站使用指数，所述基站使用指数用于衡量所述目标用户驻留基站的时长和目标用户的上网流量；第二确定模块，用于确定所述基站中基站使用指数大于指数阈值的目标基站；第三确定模块，用于根据所述目标基站的基站使用指数、所述目标基站的网速和所述目标基站的使用人数，确定为所述目标用户进行终端推荐的终端推荐指数；推荐模块，用于响应于所述终端推荐指数大于或者等于推荐阈值，向所述目标用户推荐目标终端。10.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理；其中：存储器用于存储程序指令；处理器用于调用存储器中的程序指令执行权利要求1至8中任一项的终端推荐方法。11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，计算机可读存储介质中存储有计算机程序指令，计算机程序指令被执行时，实现权利要求1至8中任一项的终端推荐方法。
技术总结本公开提供一种终端推荐方法、装置、设备及存储介质，应用于互联网领域。该方法应用于服务器，包括：基于目标用户在预设历史时长内的话单数据，确定目标用户在预设历史时长内所使用基站的基站使用指数，基站使用指数用于衡量目标用户驻留基站的时长和目标用户的上网流量；确定基站中基站使用指数大于指数阈值的目标基站；根据目标基站的基站使用指数、目标基站的网速和目标基站的使用人数，确定为目标用户进行终端推荐的终端推荐指数；响应于终端推荐指数大于或者等于推荐阈值，向目标用户推荐目标终端。通过本公开可以准确地确定进行终端推荐的目标用户，提高了推荐终端的准确性。提高了推荐终端的准确性。提高了推荐终端的准确性。
技术研发人员：尹为强
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：2022.03.30
技术公布日：2022/7/5
