[發明專利]一種用戶的分類方法及裝置

在審

• 申請號: 201910948666.2
• 申請日: 2019-10-08
• 公開（公告）號: CN110717787A
• 公開（公告）日: 2020-01-21
• 發明（設計）人: 張茂洪
• 申請（專利權）人: 恩億科(北京)數據科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06K9/62
• 代理公司: 11646 北京超成律師事務所
• 代理人: 劉靜

本申請提供了一種用戶的分類方法及裝置，獲取多個樣本待分類用戶中每個樣本待分類用戶的待選用戶屬性特征下的特征值；用戶屬性特征包括用戶居住區域、房屋價格、房屋面積以及樓層中一種或者多種；基于各個樣本待分類用戶的待選用戶屬性特征下的特征值，對待選用戶屬性特征進行篩選，從待選用戶屬性特征中，確定至少一個選定用戶屬性特征；基于各個樣本待分類用戶的在各個選定用戶特征下的特征值，構成用于表征各個樣本待分類用戶屬性特征的特征矩陣；基于各個樣本待分類用戶的特征矩陣，訓練得到用戶分群模型；基于預先訓練的用戶分群模型中，對待分類用戶進行分群。該用戶的分類方法能夠對用戶進行分類，提升用戶分類的精準性。

技術領域

本申請涉及數據處理領域，尤其是涉及一種用戶的分類方法及裝置。

背景技術

人的本質在其現實性上是一切社會關系的總和，對于不同的用戶，其所具有的特性在某種意義上也表征了一些其他的特性，如工作區域與職業類型的關聯、消費習慣與收入水平的關聯等等。對于一些行業，掌握用戶類別對于開展各項業務是具有極大的推進作用。

目前，很多行業通過多種方式對用戶進行信息分類，以達到開展針對不同用戶類型業務的目的。但是現有技術中在對用戶進行信息分類時，只能根據單一特征對用戶進行分類，分類結果不夠精準。

因此，更加精準的對用戶進行分類就顯得尤為重要。

發明內容

有鑒于此，本申請實施例的目的在于提供一種用戶的分類方法及裝置，能夠對用戶進行分類，提升用戶分類的精準性。

第一方面，本申請實施例提供了一種用戶的分類方法，包括：

獲取多個樣本待分類用戶中每個樣本待分類用戶的待選用戶屬性特征下的特征值；所述用戶屬性特征包括用戶居住區域、房屋價格、房屋面積以及樓層中一種或者多種；

基于各個樣本待分類用戶的待選用戶屬性特征下的特征值，對所述待選用戶屬性特征進行篩選，從所述待選用戶屬性特征中，確定至少一個選定用戶屬性特征；

基于各個所述樣本待分類用戶的在各個選定用戶屬性特征下的特征值，構成用于表征各個樣本待分類用戶屬性特征的特征矩陣；

基于各個樣本待分類用戶的特征矩陣，訓練得到用戶分群模型；

基于預先訓練的用戶分群模型中，對待分類用戶進行分群。

一種可選實施方式中，所述基于各個樣本待分類用戶的待選用戶屬性特征下的特征值，對所述待選用戶屬性特征進行篩選，包括：

針對每種待選用戶屬性特征，基于各個所述樣本待分類用戶分別在該待選用戶屬性特征下的特征值，得到該待選用戶屬性特征對應的標準差；將該待選用戶屬性特征對應的標準差與預設標準差閾值進行比對；

若該待選用戶屬性特征對應的標準差大于所述預設標準差預閾值，則將該待選用戶屬性特征確定為選定用戶屬性特征。

一種可選實施方式中，基于各個所述樣本待分類用戶的在各個選定用戶特征下的特征值，構成用于表征各個樣本待分類用戶屬性特征的特征矩陣，包括：

針對在所有選定用戶特征下均不存在特征值確實的樣本待分類用戶，基于該樣本待分類用戶在各個選定用戶特征下均不存在特征值，構成該樣本待分類用戶的特征矩陣；

針對在任一選定用戶特征下存在特征值缺失的樣本待分類用戶，基于除該樣本待分類用戶外的其他樣本待分類用戶在該任一選定用戶特征下的特征值，對該樣本待分類用戶在該任一選定用戶特征下的特征值進行數據填充，得到該樣本待分類用戶在該任一選定用戶特征下的填充值；

基于該樣本待分類用戶在該任一選定用戶特征下的填充值，以及該樣本待分類用戶在其他未存在缺失的選定用戶特征下的特征值，構成該樣本待分類用戶的特征矩陣。