[發明專利]一種客戶關系管理數據庫建立方法及系統

在審

• 申請號: 202010453614.0
• 申請日: 2020-05-26
• 公開（公告）號: CN111611326A
• 公開（公告）日: 2020-09-01
• 發明（設計）人: 顧黎明;張宇
• 申請（專利權）人: 蘇州律點信息科技有限公司
• 主分類號: G06F16/28
• 分類號: G06F16/28;G06F16/2458;G06F16/21
• 代理公司: 蘇州瞪羚知識產權代理事務所(普通合伙) 32438
• 代理人: 張宇

本發明實施例提供了一種客戶關系管理數據庫建立方法及系統，通過生成包含多個客戶關系的客戶關系關聯行為的關聯節點頻繁度矩陣以及待定客戶關系的關聯節點頻繁度矩陣，融合獲得全局關聯節點頻繁度矩陣和局部關聯節點頻繁度矩陣，并進行客戶關系標簽識別，然后根據全局關聯節點頻繁度矩陣和局部關聯節點頻繁度矩陣確定每類客戶關系標簽的客戶關系對象，由此對預設人工智能模型進行修正，基于修正后預設人工智能模型對目標客戶關系關聯行為進行客戶關系標簽識別，從而建立每個目標客戶關系關聯行為的客戶關系管理數據庫。由此，能夠針對包含多個客戶關系的客戶關系關聯行為進行特征挖掘，從而有效識別任意目標客戶關系關聯行為的客戶關系標簽。

技術領域

本發明涉及數據挖掘技術領域，具體而言，涉及一種客戶關系管理數據庫建立方法及系統。

背景技術

當前，如何針對包含多個客戶關系的客戶關系關聯行為進行特征挖掘，從而有效識別任意目標客戶關系關聯行為的客戶關系標簽，是本領域技術人員亟待解決的技術問題。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例的目的在于提供一種客戶關系管理數據庫建立方法及系統，能夠針對包含多個客戶關系的客戶關系關聯行為進行特征挖掘，從而有效識別任意目標客戶關系關聯行為的客戶關系標簽。

根據本發明實施例的一個方面，提供一種客戶關系管理數據庫建立方法，應用于服務器，所述方法包括：

獲取包含多個客戶關系的客戶關系關聯行為，所述客戶關系標注有客戶關系標簽值；

通過預設人工智能模型生成所述客戶關系關聯行為的關聯節點頻繁度矩陣以及待定客戶關系的關聯節點頻繁度矩陣，得到客戶關系關聯行為對應的全局關聯節點頻繁度矩陣和局部關聯節點頻繁度矩陣；

融合所述全局關聯節點頻繁度矩陣和局部關聯節點頻繁度矩陣，并對融合后頻繁度矩陣進行客戶關系標簽識別，得到客戶關系關聯行為的客戶關系標簽預測值；

根據所述全局關聯節點頻繁度矩陣和局部關聯節點頻繁度矩陣確定每類客戶關系標簽的客戶關系對象，并利用所述客戶關系對象、客戶關系標簽值和客戶關系標簽預測值對所述預設人工智能模型進行修正，基于修正后預設人工智能模型對目標客戶關系關聯行為進行客戶關系標簽識別；

根據客戶關系標簽識別獲得的客戶關系標簽建立每個目標客戶關系關聯行為的客戶關系管理數據庫。

在一種可能的示例中，所述根據所述全局關聯節點頻繁度矩陣和局部關聯節點頻繁度矩陣確定每類客戶關系標簽的客戶關系對象，包括：

根據所述全局關聯節點頻繁度矩陣和局部關聯節點頻繁度矩陣，生成每類客戶關系標簽對應的標簽更新空間對象；

對所述標簽更新空間對象進行修正，并基于修正結果確定每類客戶關系標簽的客戶關系對象。

在一種可能的示例中，所述對所述標簽更新空間對象進行修正，基于修正結果確定每類客戶關系標簽的客戶關系對象，包括：

分別對所述全局關聯節點頻繁度矩陣和局部關聯節點頻繁度矩陣進行隱馬爾科夫處理，得到處理后的全局關聯節點頻繁度矩陣以及處理后的局部關聯節點頻繁度矩陣；

對所述全局關聯節點頻繁度矩陣進行向量化處理，得到所述全局關聯節點頻繁度矩陣對應的特征向量；

基于各局部關聯節點頻繁度矩陣在所述全局關聯節點頻繁度矩陣中的分布，確定各局部關聯節點所關聯的客戶關系標簽；

根據各局部關聯節點所關聯的客戶關系標簽，生成各局部關聯節點對應的權重矩陣；

分別計算所述特征向量與各權重矩陣之間的乘積，得到每類客戶關系標簽對應的標簽更新空間對象；

根據所述標簽更新空間對象以及隱馬爾科夫處理后的標簽更新空間對象，確定每類客戶關系標簽的客戶關系對象。