[發明專利]基于聚類算法的目標信息推送方法、裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 202011025785.X
• 申請日: 2020-09-25
• 公開（公告）號: CN112184303A
• 公開（公告）日: 2021-01-05
• 發明（設計）人: 邱韜奮;羅恕人;崔海波;羅燦年;陳歷智;徐策;徐富秀;黃海明
• 申請（專利權）人: 中國建設銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06F16/901;G06F16/906
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

1.一種基于聚類算法的目標信息推送方法，其特征在于，包括：

根據客戶的行為特征確定有序樹；

根據所述有序樹確定客戶之間的相似度；

根據所述相似度對所述客戶進行聚類，得到多個群體；

根據所述多個群體推送目標信息。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在根據客戶的行為特征確定有序樹之前，還包括：

根據客戶行為特征獲取有序樹所需參數的屬性和取值范圍；

根據所述屬性的含義確定所述屬性的優先級；

根據所述屬性的優先級配置所述有序樹中各層之間的繼承關系；

根據所述取值范圍配置每層中各兄弟節點的數值范圍，所述有序樹中兄弟節點數值范圍不重疊且所述兄弟節點根據數值范圍的數值大小存在固定的相對位置。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據客戶的行為特征確定有序樹，包括：

將當前遍歷的客戶確定為目標客戶；

提取目標客戶的每個行為特征中的多個目標參數，所述目標參數為有序樹所需的參數；

根據所述目標參數的屬性確定所述目標參數所在的目標層級；

根據所述目標參數的取值匹配的數值范圍以及所述有序樹中已有節點的取值范圍，確定所述目標參數在所述目標層級中的相應位置；

若所述相應位置空缺，則在所述相應位置添加所述目標參數對應的目標節點。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述有序樹確定客戶之間的相似度，包括：

獲取第一客戶的第一有序樹和第二客戶的第二有序樹，所述第一客戶和第二客戶為任意兩個不同的客戶；

根據所述第一有序樹和所述第二有序樹計算樹編輯距離，將所述樹編輯距離作為所述第一客戶和所述第二客戶的相似度。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一有序樹和所述第二有序樹計算樹編輯距離，包括：

計算所述第一有序樹變換之所述第二有序樹所需的替換次數、刪除次數以及插入次數；

根據預設替換權值、所述替換次數、預設刪除權值、所述刪除次數、預設插入權值以及所述插入次數確定樹編輯距離。

6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，在根據所述第一有序樹和所述第二有序樹計算樹編輯距離，將所述樹編輯距離作為所述第一客戶和所述第二客戶的相似度之后，還包括：

根據所述相似度、所述第一有序樹的節點數量、所述第二有序樹的節點數量確定規范化相似度；

將所述規范化相似度作為所述第一客戶和所述第二客戶的相似度。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述相似度對所述客戶進行聚類，得到多個群體，包括：

根據有序樹數目N建立N*N相似度矩陣，所述相似度矩陣中目標位置上的值表示兩兩點對之間的相似度，每個點表示一個有序樹，所述兩兩點對之間的相似度為點對對應的兩個有序樹之間的樹編輯距離；

將每個所述有序樹作為一個簇；

根據所述相似度矩陣，合并兩個最接近的簇，所述兩個最接近的簇為相似度最高的兩個簇；

依次取當前臨近程度最高的點對，如果所述當前臨近程度最高的點對不在一個簇中，將所述當前最近的點對所在的兩個簇合并，所述點對的臨近程度為兩個不同簇的兩個最近的點之間的樹編輯距離；

以此類推，根據簇間的相似性不斷地合并簇對，直至簇的相似度無法滿足預設閾值條件。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，在根據有序樹數目N建立N*N相似度矩陣，所述相似度矩陣中目標位置上的值表示兩兩點對之間的相似度之前，還包括：

計算所述相似度矩陣中目標位置對應的列相似度，所述列相似度用于表示目標位置的平均絕對誤差和相似度誤差；

將所述目標位置的相似度替換為所述列相似度誤差。