[發明專利]一種用戶分層的方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010952793.2
• 申請日: 2020-09-11
• 公開（公告）號: CN112070548A
• 公開（公告）日: 2020-12-11
• 發明（設計）人: 方依
• 申請（專利權）人: 上海風秩科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q10/06
• 代理公司: 北京超成律師事務所 11646
• 代理人: 裴素英

1.一種用戶分層的方法，其特征在于，所述方法包括：

針對每一用戶，按照服務提供方所屬的業務類型映射的統計周期，獲取該用戶在所述業務類型下的所述統計周期內的目標行為的數據；

根據所述目標行為的數據，得到該用戶的第一特征數據、第二特征數據以及第三特征數據，其中，所述第一特征數據是該用戶最后一次做出所述目標行為的時間，所述第二特征數據是該用戶在所述統計周期內做出所述目標行為的次數，所述第三特征數據是該用戶在所述統計周期內使用的總虛擬資源；

根據每一所述用戶對應的所述第一特征數據、所述第二特征數據以及所述第三特征數據，確定各所述用戶中特征相同的特征數據對應的分裂點，其中，所述分裂點用于針對每一種特征數據，將所有的所述用戶劃分為兩組；

基于確定的各所述分裂點，對所有的所述用戶進行分層，得到每一層級對應的用戶名單。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據每一所述用戶對應的所述第一特征數據、所述第二特征數據以及所述第三特征數據，確定各所述用戶中特征相同的特征數據對應的分裂點，包括：

針對每一所述用戶，分別對該用戶的所述第一特征數據、所述第二特征數據以及所述第三特征數據進行歸一化處理，將各歸一化處理的結果作為該用戶對應的樣本數據，其中，所述樣本數據包括：所述第一特征數據對應的第一類型的分量、所述第二特征數據對應的第二類型的分量以及所述第三特征數據對應的第三類型的分量；

對所有的所述樣本數據進行聚類處理，得到所有的所述樣本數據對應的初始分類結果；

利用所述初始分類結果，確定各所述樣本數據中類型相同的分量對應的分裂點。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述分別對該用戶的所述第一特征數據、所述第二特征數據以及所述第三特征數據進行歸一化處理，將各歸一化處理的結果作為該用戶對應的樣本數據，包括：

利用各所述第一特征數據中的最大值和最小值，對該用戶對應的所述第一特征數據進行歸一化處理，將歸一化處理的結果作為該用戶對應的所述第一類型的分量；

利用各所述第二特征數據中的最大值和最小值，對該用戶對應的所述第二特征數據進行歸一化處理，將歸一化處理的結果作為該用戶對應的所述第二類型的分量；

利用各所述第三特征數據中的最大值和最小值，對該用戶對應的所述第三特征數據進行歸一化處理，將歸一化處理的結果作為該用戶對應的所述第三類型的分量。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所有的所述樣本數據進行聚類處理，得到所有的所述樣本數據對應的初始分類結果，包括：

對所有的所述樣本數據進行密度聚類，以確定所有的所述樣本數據對應的密度聚類簇數；

判斷所述密度聚類簇數是否符合預先設置的聚類規則，根據判斷結果，確定所有的所述樣本數據對應的目標聚類簇數；

按照所述目標聚類簇數，對所有的所述樣本數據進行均值聚類，得到各簇對應的樣本數據集合；

將各簇對應的所述樣本數據集合以及該樣本數據集合對應的簇心，作為所述初始分類結果，其中，所述簇心為所述樣本數據集合對應的三維空間內的中心點坐標，所述三維空間是指所述第一類型的分量、所述第二類型的分量以及所述第三類型的分量構成的三維坐標空間。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述判斷所述密度聚類簇數是否符合預先設置的聚類規則，根據判斷結果，確定所有的所述樣本數據對應的目標聚類簇數，包括：

計算所述密度聚類簇數與預先存儲的聚類簇數的差值；

依據預先設置的聚類閾值，判斷所述差值的絕對值是否小于所述聚類閾值；

若所述差值的絕對值小于所述聚類閾值，則將所述密度聚類簇數作為所述目標聚類簇數；

若所述差值的絕對值大于或者等于所述聚類閾值，則將所述聚類簇數作為所述目標聚類簇數。