[發明專利]分群規則推薦方法和裝置、電子設備及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202111115565.0
• 申請日: 2021-09-23
• 公開（公告）號: CN115934775A
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 曾涵湄;何慶;徐海勇;陶濤;楊猛;尚晶;江勇;陳卓;陳立峰;楊開南;寧忠寅;丁亞蓓
• 申請（專利權）人: 中移動信息技術有限公司;中國移動通信集團有限公司
• 主分類號: G06F16/2457
• 分類號: G06F16/2457;G06F16/2455;G06F16/26;G06F16/28
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 蔣娟

1.一種分群規則推薦方法，其特征在于，包括：

S1、對推薦專題中的關系數據進行預處理，得到處理后的關系數據；所述關系數據包括客戶標識、關系目標和關系度；

S2、將用戶的特征寬表數據和處理后的關系數據進行合并后，以關系目標進行分組，并分析分組特征；

S3、添加所述用戶選擇的規則項到分組特征中形成分群規則；

S4、基于所述分群規則，生成已選池，將所述已選池的分群規則與預設推薦池內的原始規則進行匹配后，將匹配得到的推薦規則按推薦度排序；

S5、將所述推薦度排序滿足預設條件的推薦規則進行呈現；

S6、將所述用戶引用推薦規則后的添加規則保存后添加至所述特征寬表數據中，返回所述S2。

2.根據權利要求1所述的分群規則推薦方法，其特征在于，所述方法還包括：

基于所述用戶所引用的推薦規則，記錄用戶對引用關系目標的關注度；

基于所述關注度和所述關系度，得到所述推薦度。

3.根據權利要求1所述的分群規則推薦方法，其特征在于，所述對推薦專題中的關系數據進行預處理，得到處理后的關系數據之前，包括：

創建推薦專題，所述推薦專題包括：專題名稱、損失系數、推薦權重。

4.根據權利要求3所述的分群規則推薦方法，其特征在于，當所述對推薦專題中的關系數據進行預處理，得到處理后的關系數據，包括：

以關系目標列的數據對客戶標識進行預分組處理，預分組過程中若客戶標識對關系目標出現多次，關系度會無窮遞減，設損失系數為q，公式為：

將所述關系數據中的關系度歸一化、形成0到100的值，公式為：

其中，X是所述用戶對關系目標的關系度，Xn表示客戶標識對關系目標出現n次的關系度；q表示損失系數，a_n代表示當前關系數據的關系度；Xscale代表被歸一化的關系度；Xmin表示所有關系度中最小值，Xmax表示所有關系度最大值。

5.根據權利要求1所述的分群規則推薦方法，其特征在于，所述分析分組特征，包括：

對分組后的所述關系數據進行聚類分箱，記錄特征，分箱區間、用戶規模，區間關系度總和；

或記錄特征，枚舉值，客戶規模，枚舉關系度總和；

或記錄特征，用戶規模，關系度總和。

6.根據權利要求1所述的分群規則推薦方法，其特征在于，所述將所述已選池的分群規則與預設推薦池內的原始規則進行匹配，包括：

將所述已選池的分群規則與推薦池中的原始規則的原始規則項、原始條件、原始運算符進行匹配，將相互匹配成功的作為推薦規則，其中，所述分群規則包括分群特征與條件，分群運算符，分群參數。

7.根據權利要求5所述的分群規則推薦方法，其特征在于，所述將所述推薦度排序滿足預設條件的推薦規則進行呈現之后，包括：

基于所述用戶引用的推薦規則，將所述推薦規則對應的推薦內容展示給所述用戶。

8.一種分群規則推薦裝置，其特征在于，包括：

預處理模塊，用于對推薦專題中的關系數據進行預處理，得到處理后的關系數據；所述關系數據包括客戶標識、關系目標和關系度；

分組模塊，用于將用戶的特征寬表數據和處理后的關系數據進行合并后，以關系目標進行分組，并分析分組特征；

分群規則確定模塊，用于添加所述用戶選擇的規則項到分組特征中形成分群規則；

匹配模塊，用于基于所述分群規則，生成已選池，將所述已選池的分群規則與預設推薦池內的原始規則進行匹配后，將匹配得到的推薦規則按推薦度排序；

推薦呈現模塊，用于將所述推薦度排序滿足預設條件的推薦規則進行呈現；

更新模塊，用于將所述用戶引用推薦規則后的添加規則保存后添加至所述特征寬表數據中，返回所述分組模塊。