[發明專利]潛在客戶推薦方法、裝置、計算機設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010598492.4
• 申請日: 2020-06-28
• 公開（公告）號: CN111931039A
• 公開（公告）日: 2020-11-13
• 發明（設計）人: 李琦;宋衛東
• 申請（專利權）人: 重慶銳云科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06K9/62;G06Q30/02;G06Q50/16
• 代理公司: 重慶智慧之源知識產權代理事務所(普通合伙) 50234
• 代理人: 余洪

1.一種潛在客戶推薦方法，其特征在于，包括：

獲取客戶的初始信息，所述初始信息中至少包括建檔樓盤信息，并對所述初始信息進行處理，得到客戶的樓盤評分表；

根據所述樓盤評分表，計算客戶間的相似度，建立相似客戶群；

依次選擇客戶作為目標客戶，并對所述目標客戶所在相似客戶群中的其他客戶進行相似度匹配，選擇與所述客戶相似度最高的多個相似客戶，并獲得所述多個相似客戶的樓盤評分表；

根據所述多個相似客戶的樓盤評分表和所述相似度，得到目標客戶的樓盤偏好表；

根據所述樓盤偏好表，選擇偏好度高的樓盤將所述目標客戶進行推薦。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取客戶的初始信息，并對所述初始信息進行處理，得到客戶的樓盤評分表，所述初始信息中至少包括建檔樓盤信息，具體為：

獲取客戶的初始信息，所述初始信息中至少包括建檔樓盤信息；

對所述初始信息進行清洗處理，得到客戶的喜好樓盤信息，所述喜好樓盤信息中至少包括一種樓盤；

并對所述喜好樓盤進行喜好值評分，得到客戶的樓盤評分表。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述樓盤評分表，計算客戶間的相似度，建立相似客戶群，具體為：

根據所述樓盤評分表，計算不同客戶之間的相似度；

預設一個相似度閾值，當所述不同客戶之間的相似度達到所述閾值，則將對應的客戶放置為同一客戶群中，從而建立多個相似客戶群。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述樓盤評分表，計算客戶間的相似度，具體為：

根據所述樓盤評分表，建立客戶與樓盤的關系矩陣；

根據所述樓盤評分表，建立樓盤與客戶的倒排表；

選取余弦相似度生成客戶間的相似度矩陣，從而得到客戶間的相似度。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述多個相似客戶的樓盤評分表和所述相似度，得到目標客戶的樓盤偏好表，具體為：

根據所述多個相似客戶的樓盤評分表和所述相似度，計算每一樓盤的偏好度；

根據所述偏好度進行排序，得到目標客戶的樓盤偏好表。

6.一種潛在客戶推薦裝置，其特征在于，包括信息處理模塊、相似計算模塊、相似選擇模塊、偏好計算模塊和客戶推薦模塊，其中：

所述信息處理模塊用于，獲取客戶的初始信息，所述初始信息中至少包括建檔樓盤信息，并對所述初始信息進行處理，得到客戶的樓盤評分表；

所述相似計算模塊用于，根據所述樓盤評分表，計算客戶間的相似度，建立相似客戶群；

所述相似選擇模塊用于，依次選擇客戶作為目標客戶，并對所述目標客戶所在相似客戶群中的其他客戶進行相似度匹配，選擇與所述客戶相似度最高的多個相似客戶，并獲得所述多個相似客戶的樓盤評分表；

所述偏好計算模塊用于，根據所述多個相似客戶的樓盤評分表和所述相似度，得到目標客戶的樓盤偏好表；

所述客戶推薦模塊用于，根據所述樓盤偏好表，選擇偏好度高的樓盤將所述目標客戶進行推薦。

7.如權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述信息處理模塊還用于：

獲取客戶的初始信息，所述初始信息中至少包括建檔樓盤信息；

對所述初始信息進行清洗處理，得到客戶的喜好樓盤信息，所喜好樓盤信息中至少包括一種樓盤；

并對所述喜好樓盤進行喜好值評分，得到客戶的樓盤評分表。

8.如權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述相似計算模塊還用于：

根據所述樓盤評分表，計算不同客戶之間的相似度；

預設一個相似度閾值，當所述不同客戶之間的相似度達到所述閾值，則將對應的客戶放置為同一客戶群中，從而建立多個相似客戶群。

9.一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至5中任一項所述方法的步驟。

10.一種存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至5中任一項所述的方法的步驟。