[發(fā)明專利]展業(yè)區(qū)域的獲取方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011273308.5
• 申請日: 2020-11-13
• 公開（公告）號: CN112381575A
• 公開（公告）日: 2021-02-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 梁棟;錢進(jìn);李毅;萬磊
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳前海微眾銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06K9/62
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11205
• 代理人: 朱穎;劉芳

1.一種展業(yè)區(qū)域的獲取方法，其特征在于，包括：

獲取初始地標(biāo)集內(nèi)地標(biāo)的地標(biāo)屬性數(shù)據(jù)和客戶屬性數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述地標(biāo)屬性數(shù)據(jù)和客戶屬性數(shù)據(jù)對所述初始地標(biāo)集內(nèi)地標(biāo)進(jìn)行循環(huán)聚類處理獲得多個(gè)備選展業(yè)區(qū)域，其中，每個(gè)備選展業(yè)區(qū)域內(nèi)地標(biāo)的數(shù)量小于極限聚類數(shù)量閾值；

根據(jù)每個(gè)備選展業(yè)區(qū)域內(nèi)地標(biāo)的地標(biāo)屬性數(shù)據(jù)和客戶屬性數(shù)據(jù)，對所述備選展業(yè)區(qū)域進(jìn)行評估，獲得所述備選展業(yè)區(qū)的客戶行為評估值；

根據(jù)所述備選展業(yè)區(qū)域的客戶行為評估值確定目標(biāo)展業(yè)區(qū)域。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述地標(biāo)屬性數(shù)據(jù)和客戶屬性數(shù)據(jù)對所述初始地標(biāo)集中地標(biāo)進(jìn)行循環(huán)聚類處理獲得多個(gè)備選展業(yè)區(qū)域，具體包括：

根據(jù)密度聚類算法和所述初始地標(biāo)集內(nèi)地標(biāo)的位置信息，對所述初始地標(biāo)集內(nèi)地標(biāo)進(jìn)行多次循環(huán)聚類和篩選處理，獲得至少一個(gè)目標(biāo)聚類區(qū)域和至少一個(gè)非目標(biāo)聚類區(qū)域；

針對每個(gè)非目標(biāo)聚類區(qū)域，根據(jù)所述非目標(biāo)聚類區(qū)域內(nèi)地標(biāo)的位置信息和地標(biāo)的客戶流量獲得所述非目標(biāo)聚類區(qū)域的區(qū)域參數(shù)；

判斷每個(gè)非聚類區(qū)域的區(qū)域參數(shù)是否滿足預(yù)設(shè)循環(huán)條件；

若是，根據(jù)所述至少一個(gè)非目標(biāo)聚類區(qū)域內(nèi)的地標(biāo)構(gòu)建所述初始地標(biāo)集，并返回執(zhí)行所述根據(jù)密度聚類算法和所述初始地標(biāo)集內(nèi)地標(biāo)的位置信息對所述初始地標(biāo)集內(nèi)地標(biāo)進(jìn)行多次循環(huán)聚類和篩選處理；

若否，將所述至少一個(gè)目標(biāo)聚類區(qū)域作為所述備選展業(yè)區(qū)域；

其中，所述地標(biāo)屬性數(shù)據(jù)包括所述位置信息，所述客戶屬性數(shù)據(jù)包括所述客戶流量。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，根據(jù)密度聚類算法和所述初始地標(biāo)集中地標(biāo)的位置信息，對所述初始地標(biāo)集內(nèi)地標(biāo)進(jìn)行多次循環(huán)聚類和篩選處理，獲得至少一個(gè)目標(biāo)聚類區(qū)域和至少一個(gè)非目標(biāo)聚類區(qū)域，具體包括：

根據(jù)密度聚類算法和所述初始地標(biāo)集內(nèi)地標(biāo)的位置信息，對所述初始地標(biāo)集內(nèi)地標(biāo)進(jìn)行一次聚類處理獲得多個(gè)聚類區(qū)域；

根據(jù)聚類區(qū)域內(nèi)地標(biāo)數(shù)量和當(dāng)前循環(huán)次數(shù)下的分類閾值，對所述多個(gè)聚類區(qū)域進(jìn)行分類，獲得至少一個(gè)目標(biāo)聚類區(qū)域和至少一個(gè)非目標(biāo)聚類區(qū)域；

判斷當(dāng)前循環(huán)次數(shù)是否達(dá)到最大循環(huán)次數(shù)；

若是，則輸出所述最大循環(huán)次數(shù)下分類處理得到的所述目標(biāo)聚類區(qū)域和所述非目標(biāo)聚類區(qū)域；

若否，則輸出當(dāng)前循環(huán)次數(shù)下分類處理得到的所述目標(biāo)聚類區(qū)域，根據(jù)所述當(dāng)前循環(huán)次數(shù)更新所述密度聚類算法的聚類參數(shù)，根據(jù)所述當(dāng)前循環(huán)次數(shù)下分類處理得到的非目標(biāo)聚類區(qū)域內(nèi)的地標(biāo)重新構(gòu)建所述初始地標(biāo)集，更新所述當(dāng)前循環(huán)次數(shù)，并返回執(zhí)行根據(jù)密度聚類算法和所述初始地標(biāo)集內(nèi)地標(biāo)的位置信息對所述初始地標(biāo)集內(nèi)地標(biāo)進(jìn)行一次聚類處理獲得多個(gè)聚類區(qū)域。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述當(dāng)前循環(huán)次數(shù)更新所述密度聚類算法的聚類參數(shù)，具體包括：

根據(jù)第一公式計(jì)算獲得聚類數(shù)量閾值，其中，所述第一公式包括：

n_k+1＝n_k+Δn(k-1)

其中，k為循環(huán)次數(shù)，Δn為聚類數(shù)量閾值的步進(jìn)數(shù)，n_k為第k次循環(huán)的聚類數(shù)量閾值，1≤k≤N，所述聚類參數(shù)包括所述聚類數(shù)量閾值。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述當(dāng)前循環(huán)次數(shù)下的分類閾值為當(dāng)前循環(huán)次數(shù)下的密度聚類算法的聚類數(shù)量閾值與步進(jìn)數(shù)之和；所述極限聚類數(shù)量閾值為最大聚類數(shù)量閾值和所述步進(jìn)數(shù)之和。

6.根據(jù)權(quán)利要求2至5中任意一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，針對每個(gè)非目標(biāo)聚類區(qū)域，根據(jù)所述非目標(biāo)聚類區(qū)域內(nèi)地標(biāo)的位置信息和客戶流量獲得所述非目標(biāo)聚類區(qū)域的區(qū)域參數(shù)，具體包括：

針對每個(gè)非目標(biāo)聚類區(qū)域，根據(jù)所述非目標(biāo)聚類區(qū)域內(nèi)地標(biāo)的位置信息和客戶流量確定所述非目標(biāo)聚類區(qū)域的簇中心；

根據(jù)所述非目標(biāo)聚類區(qū)域內(nèi)地標(biāo)的位置信息和所述簇中心的位置信息和獲得聚類半徑，并統(tǒng)計(jì)所述非目標(biāo)聚類區(qū)域內(nèi)的地標(biāo)數(shù)量；

其中，所述區(qū)域參數(shù)包括聚類半徑和地標(biāo)數(shù)量。