[發明專利]一種集裝箱碼頭客戶模型建模方法

在審

• 申請號: 202010096706.8
• 申請日: 2020-02-17
• 公開（公告）號: CN111291933A
• 公開（公告）日: 2020-06-16
• 發明（設計）人: 陳強;劉耀徽;張雪飛;董浩磊;韓曉龍;王東遠;趙彤;張曉
• 申請（專利權）人: 青島港國際股份有限公司;青島新前灣集裝箱碼頭有限責任公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/08;G06Q30/02;G06F16/25;G06K9/62
• 代理公司: 青島聯智專利商標事務所有限公司 37101
• 代理人: 王笑

1.一種集裝箱碼頭客戶模型建模方法，其特征在于，包括：

搭建Spark+Hadoop集群環境；

基于設定指標維度選取客戶群體信息；

處理客戶群體信息得到客戶群體數據，并對客戶群體數據進行歸一化處理；

建立聚類模型，在搭建的Spark平臺上對所述客戶群體數據進行聚類分析確定關注客戶類別，針對每個類別的關注客戶確定客戶關注度。

2.根據權利要求1所述的集裝箱碼頭客戶模型建模方法，其特征在于，在搭建Spark+Hadoop集群環境中，包括：

所述Spark集群依賴于CDH集群正常工作；以及，

在搭建Hadoop集群基礎上搭建YARN資源管理器的Spark分布式集群，基于Hadoop底層的HDFS實現海量數據存儲，基于Spark實現對大規模數據的快速分布式計算。

3.根據權利要求1所述的集裝箱碼頭客戶模型建模方法，其特征在于，基于設定指標維度選取客戶群體信息中，所述設定指標維度包括：

基于客戶對碼頭貢獻的集裝箱吞吐量、客戶對碼頭貢獻的單箱收入、客戶對碼頭貢獻收入的增長率、客戶掛靠碼頭的航線數量和客戶的欠款額。

4.根據權利要求1所述的集裝箱碼頭客戶模型建模方法，其特征在于，處理客戶群體信息得到客戶群體數據，包括：

通過ETL工具對不同客戶群體信息進行過濾、清洗、轉換，得到客戶群體數據。

5.根據權利要求1所述的集裝箱碼頭客戶模型建模方法，其特征在于，對客戶群體數據進行歸一化處理，包括：

采用線性歸一化處理客戶群體數據，使得結果值映射到[0,1]之間。

6.根據權利要求1所述的集裝箱碼頭客戶模型建模方法，其特征在于，建立聚類模型，具體包括：

在搭建的Spark集群環境中將所述不同客戶群體數據采用Spark MLlib K-means算法建立Spark MLlib K-means聚類模型。

7.根據權利要求6所述的集裝箱碼頭客戶模型建模方法，其特征在于，在K-means算法中，采用誤差平方和SSE確定最佳聚類數k；在Spark MLlib K-means中對初始聚類中心采用隨機選擇方式得到所需的聚類中心。