[發(fā)明專利]客戶地址聚合方法、裝置及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811114718.8
• 申請(qǐng)日: 2018-09-25
• 公開（公告）號(hào): CN109522923B
• 公開（公告）日: 2023-07-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 許彥銳
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)平安人壽保險(xiǎn)股份有限公司
• 主分類號(hào): G06F18/23213
• 分類號(hào): G06F18/23213;G06F16/29
• 代理公司: 深圳市沃德知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44347
• 代理人: 高杰;于志光

本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)，公開了一種客戶地址聚合方法，該方法包括：獲取客戶地址信息；查找客戶地址信息在地圖上的定位點(diǎn)；基于K?means聚類算法對(duì)定位點(diǎn)進(jìn)行聚類，獲取到多個(gè)定位點(diǎn)集合；判斷各個(gè)定位點(diǎn)集合中的定位點(diǎn)的數(shù)量是否均小于或者等于預(yù)設(shè)數(shù)量；若是，則計(jì)算定位點(diǎn)集合中的定位點(diǎn)的質(zhì)心；若否，則重新基于K?means聚類算法對(duì)定位點(diǎn)進(jìn)行聚類，直至聚類得到的各個(gè)定位點(diǎn)集合中的定位點(diǎn)數(shù)量均小于或者等于預(yù)設(shè)數(shù)量；將質(zhì)心作為定位點(diǎn)集合中的定位點(diǎn)對(duì)應(yīng)的地址信息的新定位點(diǎn)。本發(fā)明還提出一種客戶地址聚合裝置以及一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了對(duì)距離相近的客戶地址進(jìn)行聚合，以減少數(shù)據(jù)量的效果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種客戶地址聚合方法、裝置及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

一些行業(yè)需要對(duì)客戶進(jìn)行長(zhǎng)期維護(hù)或者需要到客戶所在地為客戶辦理業(yè)務(wù)或者后續(xù)服務(wù)，例如保險(xiǎn)行業(yè)、金融行業(yè)等，這些行業(yè)目前采用的管理方式是，在對(duì)城市進(jìn)行區(qū)域劃分的基礎(chǔ)上進(jìn)行區(qū)域經(jīng)營(yíng)管理。以保險(xiǎn)行業(yè)為例，將城市劃分為多個(gè)銷售區(qū)域，將區(qū)域分配給不同的業(yè)務(wù)人員，由業(yè)務(wù)人員到客戶所在地，為客戶辦理相關(guān)的保險(xiǎn)業(yè)務(wù)以及負(fù)責(zé)保單的后續(xù)服務(wù)。因此，在進(jìn)行區(qū)域經(jīng)營(yíng)管理時(shí)，要對(duì)客戶的地址進(jìn)行精準(zhǔn)定位，現(xiàn)有的區(qū)域經(jīng)營(yíng)管理系統(tǒng)中，一般是使用第三方地圖引擎解析客戶地址，得到客戶地址在地圖上的定位點(diǎn)。

此外，由于區(qū)域內(nèi)的客戶數(shù)量眾多，為了減少數(shù)據(jù)量，系統(tǒng)中一般采用聚合規(guī)則對(duì)定位點(diǎn)進(jìn)行聚合，即將多個(gè)客戶的地址聚合到一個(gè)定位點(diǎn)在地圖上進(jìn)行展示，實(shí)現(xiàn)使用一個(gè)定位點(diǎn)能夠代表多個(gè)客戶的效果，目前的聚合規(guī)則是將經(jīng)緯度相同或者相近的地址聚合到一點(diǎn)，但是客戶在填寫資料時(shí)，寫的地址往往不規(guī)范，例如“xx大廈9棟1樓2號(hào)”、“xx大廈9-1-2”或者“xx大廈9/1/2”，這些地址的寫法相同，但是地圖引擎解析出來的經(jīng)緯度往往不一樣，導(dǎo)致實(shí)際相同的地址聚合到了不同的定位點(diǎn)，或者是距離非常近的地址沒有聚合到同一個(gè)定位點(diǎn)，導(dǎo)致難以達(dá)到減少數(shù)據(jù)量的目的。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種客戶地址聚合方法、裝置及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其主要目的在于實(shí)現(xiàn)對(duì)距離相近的客戶地址進(jìn)行聚合，以減少數(shù)據(jù)量。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供一種客戶地址聚合方法，該方法包括：

從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取屬于目標(biāo)區(qū)域的客戶信息，從客戶信息中獲取客戶地址信息；

基于預(yù)設(shè)地圖引擎查找客戶地址信息在地圖上的定位點(diǎn)；

確定聚類數(shù)量，并按照所述聚類數(shù)量，基于K-means聚類算法對(duì)定位點(diǎn)進(jìn)行聚類，獲取到多個(gè)定位點(diǎn)集合；

判斷各個(gè)定位點(diǎn)集合中的定位點(diǎn)的數(shù)量是否均小于或者等于預(yù)設(shè)數(shù)量；

若是，則計(jì)算定位點(diǎn)集合中的定位點(diǎn)的質(zhì)心；

若否，則將定位點(diǎn)數(shù)量大于所述預(yù)設(shè)數(shù)量的定位點(diǎn)集合中的定位點(diǎn)作為聚類分析的對(duì)象執(zhí)行所述基于K-means聚類算法對(duì)定位點(diǎn)進(jìn)行聚類，獲取到多個(gè)定位點(diǎn)集合的步驟；

將所述質(zhì)心作為所述定位點(diǎn)集合中的定位點(diǎn)對(duì)應(yīng)的地址信息的新定位點(diǎn)。

可選地，所述確定聚類數(shù)量的步驟包括：

根據(jù)預(yù)先設(shè)置的定位點(diǎn)數(shù)量與聚類數(shù)量之間的映射關(guān)系，確定當(dāng)前作為聚類分析的對(duì)象的定位點(diǎn)的數(shù)量對(duì)應(yīng)的聚類數(shù)量。

可選地，所述計(jì)算所述定位點(diǎn)集合中的定位點(diǎn)的質(zhì)心的步驟之后，所述方法還包括：

計(jì)算定位點(diǎn)集合中各定位點(diǎn)到質(zhì)心之間的距離；

統(tǒng)計(jì)與質(zhì)心之間的距離大于預(yù)設(shè)距離的定位點(diǎn)的數(shù)量，并判斷所述數(shù)量在對(duì)應(yīng)的定位點(diǎn)集合定位點(diǎn)總數(shù)量中所占的比例是否小于預(yù)設(shè)閾值；

若是，則將執(zhí)行將所述質(zhì)心作為所述定位點(diǎn)集合中的定位點(diǎn)對(duì)應(yīng)的地址信息的新定位點(diǎn)的步驟；