[发明专利]目标品牌信息确定方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种目标品牌信息确定方法，其特征在于，包括：

按照多个维度统计与各个品牌信息对应的所有用户的购物行为数据，其中，所述多个维度包括地域维度和用户维度；

基于所述购物行为数据，通过聚类算法从各所述维度分析对所述品牌信息的偏好程度；

将所述偏好程度大于预设阈值的所述品牌信息确定为所述目标品牌信息并显示所述目标品牌信息。

2.根据权利要求1所述的目标品牌信息确定方法，其特征在于，所述购物行为数据包括与所述品牌信息对应的用户点击数据和用户订单数据。

3.根据权利要求2所述的目标品牌信息确定方法，其特征在于，在统计与各个品牌信息对应的所有用户的购物行为数据前，所述方法还包括：

对用户点击数据以及用户订单数据进行过滤处理，筛选出第一用户点击数据以及第一用户订单数据。

4.根据权利要求3所述的目标品牌信息确定方法，其特征在于，统计与各个品牌信息对应的所有用户的购物行为数据包括：

对所述第一用户订单数据和所述品牌信息进行关联生成地域订单品牌信息；

对所述地域订单品牌信息按照品牌信息维度进行分组，以统计所有用户对各所述品牌信息的点击数据。

5.根据权利要求3所述的目标品牌信息确定方法，其特征在于，统计与各个品牌信息对应的所有用户的购物行为数据还包括：

对所述第一用户点击数据和所述品牌信息进行关联生成用户点击品牌信息；

对所述用户点击品牌信息按照品牌信息维度进行分组，以统计所有用户对各所述品牌信息的点击数据。

6.根据权利要求1所述的目标品牌信息确定方法，其特征在于，通过聚类算法从各所述维度分析对所述品牌信息的偏好程度包括：

根据所述购物行为数据对各地域通过k-means++聚类算法进行聚类并获取与各所述地域对应的影响值。

7.根据权利要求1所述的目标品牌信息确定方法，其特征在于，通过聚类算法从各所述维度分析对所述品牌信息的偏好程度还包括：

根据所述购物行为数据对各用户通过k-means++聚类算法进行聚类并获取与各所述用户对应的偏好值。

8.根据权利要求1所述的目标品牌信息确定方法，其特征在于，显示所述目标品牌信息包括：

根据用户标识和/或地域标识显示对应的所述目标品牌信息。

9.一种目标品牌信息确定装置，其特征在于，包括：

数据统计模块，用于按照两个维度统计与各个品牌信息对应的所有用户的购物行为数据，其中，所述购物行为数据包括与所述品牌信息对应的点击数据和订单数据；

聚类计算模块，用于基于所述购物行为数据，通过聚类算法计算各所述维度对所述品牌信息的偏好程度；

目标确定模块，用于将所述偏好程度大于预设阈值的所述品牌信息确定为所述目标品牌信息并显示所述目标品牌信息。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现根据权利要求1至8中任一项所述的目标品牌信息确定方法。

11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1至8中任一项所述的目标品牌信息确定方法。