[發明專利]一種DPI聚類及用戶擴量方法有效
| 申請號： | 202010872201.6 | 申請日： | 2020-08-26 |
| 公開（公告）號： | CN111950657B | 公開（公告）日： | 2021-05-18 |
| 發明（設計）人： | 項亮;潘信法 | 申請（專利權）人： | 上海數鳴人工智能科技有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62;G06F16/2458 |
| 代理公司： | 上海天辰知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 31275 | 代理人： | 吳世華;陶金龍 |
| 地址： | 200436 上海市靜安*** | 國省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 dpi 用戶 方法 | ||
1.一種DPI聚類及用戶擴量方法，其特征在于，包括如下步驟：
步驟S1：確定N項不同的且未歸類的DPI，每一項所述DPI包括一個訪問用戶群，所述N項DPI的訪問用戶群中的用戶存在交集；其中，N為大于等于2的正整數；
步驟S2：使用關聯規則中的Apriori算法，在所述N項DPI中發現由不重復的頻繁二項集、頻繁三項集…及頻繁N項集組成的頻繁項集個數C；其中，所述頻繁二項集、頻繁三項集…及頻繁N項集的選取規則為，所述頻繁二項集、頻繁三項集…及頻繁N項集中的交集用戶數量與其并集的用戶數量的比值超過了設定的閾值；
步驟S3：遍歷所述C個頻繁項集中的每個頻繁項集，根據用戶基數和營銷廣告方向的頻繁項集作為標準，選擇優質頻繁項集，設優質頻繁項集有K個；其中，K小于等于C；
步驟S4：對于K個優質頻繁項集中的每個頻繁項集i，設其為一個基準頻繁項集，所述基準頻繁項集的用戶為已知用戶群體，對于每一個非所述基準頻繁項集的DPI及其訪問用戶群體，按照以下公式計算所述DPI支持度：
其中，Idpi是所有訪問過所述DPI的用戶集合，Imain是第i個DPI頻繁項集的已知用戶群體，count()為集合中用戶的數量；
步驟S5：將所有所述DPI支持度計算出來，按照支持度的大小進行排序；并根據所述DPI的支持度大小以及訪問所述DPI的用戶數量，決定是否將訪問過所述DPI的用戶作為潛在的目標用戶加入至廣告投放的目標群體中；
步驟S6：對剩余的K-1個優質頻繁項集重復步驟S4和步驟S5的操作，直到用戶數量擴充達到滿意的范圍，或所述N項DPI全部被選入優質頻繁項集。
2.根據權利要求1所述的DPI聚類及用戶擴量方法，其特征在于，所述步驟S2設定的閾值為50％。
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