韩玉辉
- 作品数：11 被引量：28H指数：4
- 供职机构：中国联通更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 通信数据在城市规划行业中的应用探讨被引量：1
- 2017年
- 首先介绍了运营商大数据发展的现状以及城市规划行业传统的数据支撑方式,其次指出通信数据的特点以及在支撑城市规划行业应用过程中需要构建的理论模型,尤其提出中间层概念,包括人物画像和地理画像2个方面。最后结合人口密度、属性人口、跨城通勤、流动人口等分析案例,介绍具体的行业应用场景。
- 韩玉辉范琨冉萌包宸曦
- 关键词：通信数据城市规划人物画像
- 基于电信大数据的智慧养老市场发展赋能研究
- 2024年
- 聚焦融合数据如何赋能智慧养老市场的发展,通过对目标群体的精准识别与深入分析,结合基于原始码流的网络数据解析验证、O域数据标签体系构建等关键技术能力,为智慧养老产品的定制化开发提供了数据支撑,并实现对智慧养老群体特征的精准预测与分析,最终完成基于电信大数据的智慧养老产业价值分析。电信大数据在促进产业升级、优化资源配置等方面起到重要作用,通过精准的数据分析赋能产品创新与市场拓展,提出了基于电信大数据的智慧养老市场赋能新路径。
- 田园鲁华伟程新洲韩玉辉成晨吕非彼狄子翔
- 基于运营商网络数据的数字乡村场景赋能研究
- 2024年
- 电信运营商在数字乡村建设中充分利用大数据技术,结合网络数据的深度挖掘和外部数据集成,构建了一个以O域、B域、M域数据为核心,辅以外部数据(如全国人口普查数据)的融合数据赋能体系。该体系包括数据引入层、多维度融合分析层和场景应用层3个层级结构,旨在从人口分布、网络资源利用率、营服体系效能、渠道布局优化以及产业行业发展等多个视角全面透视数字乡村现状,制定出因地制宜、因需而变的差异化优先聚焦策略。
- 韩玉辉刘明张玮张晴晴田园王栋梁成晨王天翼
- 关键词：网络数据数字乡村
- DMP数据开放运营平台被引量：1
- 2019年
- 目前运营商数据对外服务的需求非常强劲。尤其在精准营销方面,由于运营商数据具有全局性的特点,能够对用户喜好进行精准画像。通过对行业现存客户进行特征因子分析与模型构建,以预测的方式找出潜在客户,帮助行业进行客户拓展。因此,运营商需要自己建设一套适合于商业化的DMP数据开放管理平台,该平台以运营商数据为基础,形成一套通用标签。该标签可以以验证的方式提供服务,同时能够以区域、人口、商圈等方式为入口进行行业分析应用。对该平台进行了全面的介绍,为其下一步商业化提供坚实的基础。
- 张恒韩玉辉叶海纳曹丽娟
- 关键词：大数据DMPPLATFORM
- 基于电信大数据的信用卡精准营销算法研究及应用被引量：4
- 2019年
- 信用卡业务是银行零售业务利润贡献的重要组成部分,基于运营商大数据可以对用户进行全面立体的刻画,进而分析信用卡潜在用户的特征。提出了基于人工蜂群算法的K-means聚类算法,可以提升K-means算法的簇头初始化水平,提升K-means算法性能。同时,将该算法运用在信用卡精准营销场景中,可以获取影响客户办理信用卡的关键要素,从而更加有效地发掘潜在用户,为垂直行业发展带来新思路和新动能。
- 成晨韩玉辉程新洲张恒
- 关键词：群体智能人工蜂群算法K-MEANS精准营销
- DPI技术在移动大数据中的应用被引量：9
- 2016年
- 为了说明DPI技术在移动大数据中的作用,首先介绍了DPI技术原理、分类以及在网络中的部署方式,然后以实例的形式说明了通过DPI技术能够获取到的各类数据,并结合移动大数据的当前应用领域,指出了DPI数据能够极大地扩展移动大数据的数据范围,最后提出了DPI数据在移动大数据的应用过程中面临的挑战。
- 冉萌韩玉辉
- 关键词：DPI业务感知位置信息
- 电信大数据在交通行业的应用探讨被引量：5
- 2018年
- 电信大数据的特点使其成为支撑智慧交通发展的基础数据之一。首先对电信大数据服务于交通行业的应用框架进行了介绍,从数据准备、中间库构建、应用模块输出3个环节分别阐述,然后提出了个体活动链构建流程,其中重点刻画个体的行进过程、驻留特征、子行程特征等,最后基于城市实际数据分析,给出了交通出行强度、场景间交通交换量、出行方式分析等3个方面的应用介绍。
- 韩玉辉高洁成晨
- 关键词：通信数据
- 基于终端及业务贡献度分析的2G/3G协同评估流程研究
- 2014年
- 提出一套2G/3G协同评估流程,基于2G高负荷区域业务贡献度分析,区分市场线以及优化线2套协同分析方法及策略,并通过分析2G网络3G用户贡献以及3G用户终端类型,最终明确2G/3G网络协同现状,以此为参考给出相应策略建议。
- 张恒张帆韩玉辉
- 关键词：终端贡献度
- 智能化调参的XGBOOST算法及其在电信营销中的应用被引量：1
- 2018年
- XGBOOST是一种集成学习算法,通常采用网格法调参,参数优化幅度有限;提出连续量子粒子群算法,并将其引入XGBOOST的调参过程,得到全局优化参数,从而提升XGBOOST算法性能;同时将该算法应用于电信精准营销案例——运营商用户换机预测场景中,得到了基于连续量子粒子群算法调参的XGBOOST用户换机预测模型,与基于网格法调参的XGBOOST相比,该模型获得了更高的用户换机的预测准确度。
- 成晨程新洲张恒韩玉辉
- 运营商大数据轨迹聚类优化算法及其在疫情防控中的应用被引量：2
- 2021年
- 由于新冠病毒存在14天以上的潜伏期且在潜伏期具有传染性,密切接触者的排查至关重要,而运营商大数据以其独特的优势在寻找隐性接触中发挥着重要作用。在传统k-means聚类算法的基础上,优化损失函数并提出基于多目标函数的簇头选择算法,形成多目标轨迹聚类优化算法。在此基础上,构建基于运营商大数据的新冠肺炎疫情防控的密切接触者排查方法体系,将该算法用于隐性密切接触者的排查。
- 成晨程新洲晁昆张涛曹丽娟徐乐西韩玉辉张晴晴
- 关键词：多目标优化K-MEANS轨迹聚类
