[發明專利]客戶群體的確定方法和相關設備

在審

• 申請號: 202210099322.0
• 申請日: 2022-01-27
• 公開（公告）號: CN114418652A
• 公開（公告）日: 2022-04-29
• 發明（設計）人: 董尚懿
• 申請（專利權）人: 中國農業銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q40/02;G06K9/62;G06V10/762
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 羅茜;臧建明

1.一種客戶群體的確定方法，其特征在于，包括：

獲取各個客戶對應的活躍數據，并根據各個所述活躍數據生成各個偽特征向量；

根據各個所述偽特征向量生成特征矩陣，并根據所述特征矩陣確定第一系數矩陣；

根據所述第一系數矩陣以及所述特征矩陣確定第一函數式，并獲取正則化參數，所述第一函數式是譜聚類方法所對應的函數式；

根據所述正則化參數對所述第一函數式中的所述第一系數矩陣進行正則化處理得到目標函數式，并求解所述目標函數式的最小解得到第二系數矩陣；

根據所述第二系數矩陣對各個所述活躍數據進行譜聚類得到多簇數據，并根據每簇數據的特征確定每簇數據對應的客戶所屬的客戶群體，其中，每簇數據中的多個所述活躍數據所屬客戶屬于相同的客戶群體。

2.根據權利要求1所述的客戶群體的確定方法，其特征在于，所述正則化參數包括L1范數，所述根據正則化參數對所述第一函數式中的所述第一系數矩陣進行正則化處理得到目標函數式的步驟包括：

根據所述L1范數對所述第一函數式中的第一系數矩陣進行正則化處理得到第二函數式；

獲取所述L1范數對應的約束條件以及朗格朗日乘數；

根據所述約束條件以及所述拉格朗日乘數對所述第二函數式進行變換得到所述目標函數式。

3.根據權利要求1所述的客戶群體的確定方法，其特征在于，所述正則化參數包括跡線拉索量，所述根據正則化參數對所述第一函數式中的所述第一系數矩陣進行正則化處理得到目標函數式的步驟包括：

基于所述特征向量中各個偽特征向量之間的相關關系以及不相關關系，確定跡線拉索量；

根據所述跡線拉索量對所述第一函數式中的所述第一系數矩陣進行正則化處理，得到所述目標函數式。

4.根據權利要求1所述的客戶群體的確定方法，其特征在于，所述根據所述第二系數矩陣對各個所述活躍數據進行譜聚類得到多簇數據的步驟包括：

確定所述第二系數矩陣的相關矩陣；

根據所述相關矩陣對各個所述活躍數據進行譜聚類得到多簇數據。

5.根據權利要求1-4任一項所述的客戶群體的確定方法，其特征在于，所述根據各個所述偽特征向量生成特征矩陣的步驟包括：

對各個所述偽特征向量進行白化處理；

根據白化處理后的各個所述偽特征向量生成所述特征矩陣。

6.根據權利要求1-4任一項所述的客戶群體的確定方法，其特征在于，所述根據各個所述活躍數據生成各個偽特征向量的步驟包括：

根據各個所述活躍數據生成相似矩陣，并獲取可傳遞性K的最近鄰圖；

確定相似矩陣對應的對角矩陣，并根據所述相似矩陣以及所述對角矩陣確定權重矩陣；

對所述權重矩陣進行加強迭代得到各個偽特征向量。

7.一種客戶群體的確定裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取各個客戶對應的活躍數據，并根據各個所述活躍數據生成各個偽特征向量；

生成模塊，用于根據各個所述偽特征向量生成特征矩陣，并根據所述特征矩陣確定第一系數矩陣；

確定模塊，用于根據所述第一系數矩陣以及所述特征矩陣確定第一函數式，并獲取正則化參數，所述第一函數式是譜聚類方法所對應的函數式；

處理模塊，用于根據所述正則化參數對所述第一函數式中的所述第一系數矩陣進行正則化處理得到目標函數式，并求解所述目標函數式的最小解得到第二系數矩陣；

聚類模塊，用于根據所述第二系數矩陣對各個所述活躍數據進行譜聚類得到多簇數據，并根據每簇數據的特征確定每簇數據對應的客戶所屬的客戶群體，其中，每簇數據中的多個所述活躍數據所屬客戶屬于相同的客戶群體。

8.一種客戶群體的確定設備，其特征在于，包括：存儲器以及處理器；

所述存儲器存儲計算機執行指令；

所述處理器執行所述存儲器存儲的計算機執行指令，使得所述處理器執行如權利要求1至6任一項所述的客戶群體的確定方法。