(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 202111537821.5 (22)申请日 2021.12.15 (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 杨悦　潘建禄　 (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　李建忠 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06F 17/16(2006.01) G06F 16/29(2019.01) G06Q 10/06(2012.01) (54)发明名称 热点预测方法及装置、 存 储介质及电子设备 (57)摘要 本公开提供了一种热点预测方法及装置、 存 储介质及电子设备， 涉及无线通信技术领域。 该 方法包括获取目标网络设备的历史多维数据； 基 于历史多维数据生成历史时间数据和历史空间 数据； 基于历史时间数据和历史空间数据， 通过 AI智能算法得到热点预测结果。 本发明有利于目 标网络设备根据预测的热点执行无线资源动态 调整， 充分发挥其灵活性， 从而有效提高无线资 源利用率， 在保证用户业务需求被满足的同时实 现了网络资源的优化配 置。 权利要求书2页 说明书12页 附图7页 CN 114239959 A 2022.03.25 CN 114239959 A 1.一种热点预测方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标网络设备的历史多维数据； 基于所述历史多维数据生成历史时间数据和历史 空间数据； 以及 基于所述历史时间数据和所述历史 空间数据， 通过AI智能算法得到热点预测结果。 2.根据权利要求1所述的热点预测方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 确定所述目标网络设备在不同时段内接入的用户数量、 用户业务量、 运行数据以及相 关联的地理数据； 根据所确定的所述用户数量、 所述用户业务量、 所述运行数据以及所述相关联的地理 数据确定用户分布统计数据； 以及 对所述用户分布统计数据进行 预处理得到所述历史多维数据。 3.根据权利要求1所述的热点预测方法， 其特征在于， 基于所述历史多维数据生成历史 时间数据和历史 空间数据包括： 将所述历史多维数据按照数据维度和数据随时间变化的维度生成历史矩阵； 将所述历史矩阵输入至第一时空分解模型以降维得到基于空间变化的历史空间矩阵 和基于时间变化的历史时间矩阵。 4.根据权利要求1所述的热点预测方法， 其特征在于， 所述基于所述历史时间数据和所 述历史空间数据， 通过AI智能算法得到热点预测结果还 包括： 基于所述历史时间数据， 通过AI智能算法生成预测时间数据； 根据所述预测时间数据和所述历史 空间数据得到热点预测结果。 5.根据权利要求4所述的热点预测方法， 其中， 当所述AI智能算法为时间预测模型时， 基于所述历史时间数据， 通过AI智能算法生成预测时间数据包括: 根据所述历史时间数据确定每个数据维度和对应于每个数据维度的第一历史时间数 据； 针对每个数据维度， 对于所述第一历史时间数据建立至少一个时间预测模型； 接收关于预测时间段和特定数据维度的输入； 以及 针对所述特定数据维度， 利用所述至少一个时间预测模型， 来预测在所述接收的预测 时间段期间的所述预测时间数据。 6.根据权利要求4所述的热点预测方法， 其特征在于， 根据 所述预测时间数据和所述历 史空间数据得到热点预测结果包括： 将所述预测时间矩阵和所述历史空间矩阵输入至第二时空分解模型进行反向运算以 得到预测多维数据； 根据所述预测多维数据得到所述热点预测结果。 7.根据权利要求1至6中任一项所述的热点预测方法， 其特征在于， 所述热点预测结果 包括： 在所述目标网络 设备相关联的不同区域分别对应的不同时段内的用户数量和用户业 务量。 8.一种热点预测装置， 其特 征在于， 包括： 多维数据获取模块， 用于获取目标网络设备的历史多维数据； 时空分解模块， 用于基于所述历史多维数据生成历史时间矩阵和历史 空间数据； 热点预测模块， 用于基于所述历史时间数据和历史空间数据， 通过AI智能算法得到热权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114239959 A 2点预测结果。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 处理器； 以及 存储器， 用于存 储所述处 理器的可 执行指令； 其中， 所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1～7中任意一项所 述热点预测方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序 被处理器执行时实现权利要求1～7中任意 一项所述的热点预测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114239959 A 3