[發明專利]用戶分類模型的生成方法及裝置

在審

• 申請號: 201611082186.5
• 申請日: 2016-11-30
• 公開（公告）號: CN108121742A
• 公開（公告）日: 2018-06-05
• 發明（設計）人: 鄧逸斌;張曉川;徐睿;崔志順
• 申請（專利權）人: 中國移動通信集團廣東有限公司;中國移動通信集團公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06Q30/06
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 李相雨

1.一種用戶分類模型的生成方法，其特征在于，包括：

調用Hadoop平臺工具對樣本庫中的各條數據進行異常篩選以及標準化處理，得到處理后的用戶數據；其中，所述樣本庫為調用上傳至Hadoop平臺上的若干條用戶數據構建的樣本庫，所述用戶數據包括用戶的個人信息以及用戶的通信行為數據；

基于預設的分類原則，對所述處理后的用戶數據進行優化迭代處理，得到用戶分類模型，并輸出與所述預設的分類原則相對應的用戶分類結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述調用Hadoop平臺工具對樣本庫中的各條數據進行異常篩選以及標準化處理，包括：

調用Hadoop平臺中的Hive工具篩選所述樣本庫中的各條數據中的異常值，檢查各條數據的缺失情況，并刪除攜帶異常值或數據缺失的數據條目；

基于Java語言對篩選之后的各條數據進行標準化處理。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于預設的分類原則，對所述處理后的用戶數據進行優化迭代處理，得到用戶分類模型，包括：

基于預設的分類原則，提取所述處理后的用戶數據中與所述預設的分類原則相關的字段，并調用Mahout工具構建模型的寬表；

基于多層神經網絡算法對所述寬表中的各級數據進行優化迭代處理，得到用戶分類模型。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

接收上傳至Hadoop平臺上的若干條修正用戶數據，不斷更新所述樣本庫。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述輸出與所述預設的分類原則相對應的用戶分類結果，包括：

將所述用戶分類結果輸出至綜合數據業務平臺，所述用戶分類結果用于指示所述綜合數據業務平臺根據用戶的分類情況向對應分類的用戶推薦對應的營銷信息。

6.一種用戶分類模型的生成裝置，其特征在于，包括：

數據篩選單元，用于調用Hadoop平臺工具對樣本庫中的各條數據進行異常篩選以及標準化處理，得到處理后的用戶數據；其中，所述樣本庫為調用上傳至Hadoop平臺上的若干條用戶數據構建的樣本庫，所述用戶數據包括用戶的個人信息以及用戶的通信行為數據；

模型構建單元，用于基于預設的分類原則，對所述處理后的用戶數據進行優化迭代處理，得到用戶分類模型以及與所述預設的分類原則相對應的用戶分類結果；

輸出單元，用于輸出所述用戶分類結果。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述數據篩選單元，進一步用于：

調用Hadoop平臺中的Hive工具篩選所述樣本庫中的各條數據中的異常值，檢查各條數據的缺失情況，并刪除攜帶異常值或數據缺失的數據條目；

基于Java語言對篩選之后的各條數據進行標準化處理。

8.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述模型構建單元，進一步用于：

基于預設的分類原則，提取所述處理后的用戶數據中與所述預設的分類原則相關的字段，并調用Mahout工具構建模型的寬表；

基于多層神經網絡算法對所述寬表中的各級數據進行優化迭代處理，得到用戶分類模型。

9.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括接收單元，用于接收上傳至Hadoop平臺上的若干條修正用戶數據，并不斷更新所述樣本庫。

10.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述輸出單元，進一步用于：

將所述用戶分類結果輸出至綜合數據業務平臺，所述用戶分類結果用于指示所述綜合數據業務平臺根據用戶的分類情況向對應分類的用戶推薦對應的營銷信息。