[发明专利]一种基于防伪溯源系统的用户群体划分方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及防伪溯源领域，更具体地，涉及一种基于防伪溯源系统的用户群体划分方法及系统。

背景技术

现阶段的防伪溯源系统，消费者通过产品上粘贴的RFID或二维码查询该产品从生产到流通再到自己手里的全过程信息。系统接收用户特征，商品特征，并返回商品的真伪结果，商品生产、制作、批发、零售等环节记录。电商平台收集用户的线上购物信息，根据用户以往的购买记录对用户进行商品推荐。

通过上述现有方案防伪溯源系统未有效挖掘系统获取的数据信息价值，传统电商平台仅利用用户线上购物相关数据进行用户群体划分，采集的用户相关特征信息不够全面。

发明内容

本发明为克服上述现有技术所述的至少一种缺陷，提供一种基于防伪溯源系统的用户群体划分方法及系统。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种基于防伪溯源系统的用户群体划分方法，包括以下步骤：

S1：获取用户的特征信息，商品的特征信息和查询的特征信息；

S2：根据获取的信息，利用数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约方法对数据进行预处理,得到的样本集D，D＝{x₁,x₂,…,x_m}包含m个无标记样本，每个样本x_i＝(x_i1；x_i2,...,x_in)是一个n维特征向量，反映了用户的相关特征信息；

S3：根据预处理得到的样本集，利用改进的模糊聚类算法对用户群体进行划分并标记，同时得到分类模型；

S4：根据分类模型对新用户进行划分，并修正模型参数和更新所有用户的划分结果；

S5：发送用户群体划分结果到数据库，分类储存信息。

在一种优选的技术方案中，步骤S1中，用户的特征信息包括ID、性别和年龄，商品的特征信息包括种类和价格，查询的特征信息包括查询地理位置、查询时间、真伪情况、查询次数。

在一种优选的技术方案中，步骤S2中，具体包括以下步骤：

S2.1：检查各项信息是否为空，如果为空，则直接删除；

S2.2：对输入价格的格式进行统一，价格只保留整数部分，表示货币的符号和小数点皆删除；

S2.3：对自动定位的空间位置提取有用信息，包括省、市、区、街道、门牌号信息；

S2.4：将数据依据一定的规则进行变换，对年龄按照预设的间隔(1-10,11-20，…，101-110)划分为(1，2，…，11)，对地理位置依据城市、农村二元划分为(0、1)。

在一种优选的技术方案中，步骤S3中，根据预处理得到的样本集D，利用改进的模糊聚类算法将D划分为k个不相交的簇{C_l|l＝1,2,...,k}，其中且λ_j∈{1,2,...,k}表示的“簇标记”，即包含m个元素的簇标记向量λ_j＝(λ₁,λ₂,...,λ_m)表示聚类的结果，反映了用户群体的划分情况，得到分类模型。

在一种优选的技术方案中，步骤S3中，具体包括以下步骤：

S3.1：设改进的模糊聚类算法目标函数为：

其中，c为聚类的数目，N为样本的数目，为x_k邻域的中值，v_i为聚类中心，u_ik为划分矩阵；

S3.2：当目标函数取最小值时，即可得到聚类的最好效果，使用下列迭代方法来实现：

A、更新隶属度划分矩阵：

B、更新聚类中心：

S3.3：循环步骤S3.2，满足||v_new-v_old||<ε时，即为理想聚类结果，其中v_new为新的聚类中心，v_old为旧的聚类中心，ε为预设的阈值。

在一种优选的技术方案中，步骤S4中，将新引入的用户数据加入数据集，利用步骤S3的方法，对原有参数u_ik和v_i进行修正，使分类模型的精确度更高，更新所有用户聚类结果。

在一种优选的技术方案中，步骤S5中，将用户聚类到簇，根据簇将其相应的用户群体信息分类存储到数据库，即确定的关系。