[发明专利]层次分析方法、装置、设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明提供一种层次分析方法、装置、设备及计算机可读存储介质。本发明的方法，通过预先建立用户画像标签及标签分组，将层次分析模型中的二层及以上的指标，添加到用户画像标签；根据用户的历史消费数据和所述用户画像标签，将用户划分为至少两个用户组；针对每个用户组，通过去除二层及以上指标的所述层次分析模型进行层次分析处理，确定每个目标方案对应于所述目标组的组合权重值，并将组合权重值最大的目标方案作为所述该用户组的推荐方案，从而将复杂层级的问题转化为前置的用户分组问题，将多个指标层的层次分析模型精简为只保留一层指标层的层次分析模型，避免了指标层级过多导致的误差放大效应，提高了层次分析的效率和准确率。

技术领域

本发明涉及层次分析技术领域，尤其涉及一种层次分析方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

对于线上客户咨询推荐系统，目前主要使用层次分析法来进行建模。层次分析法是将决策问题按总目标、各层指标直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，然后用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重，此最终权重最大者即为最优方案。

随着业务发展，指标层的层次数量升高，计算复杂度将倍增；复杂场景下，层次单排序和总排序的一致性检验不通过时，需要返回到最上层重新设定权重，导致计算量倍数级增大，层次分析方法的效率很低。

发明内容

本发明提供一种层次分析方法、装置、设备及计算机可读存储介质，用以解决现有的层次分析模型随着指标层数量的增加，计算复杂度将倍增，导致计算量倍数级增大，层次分析方法的效率很低的问题。

本发明的一个方面是提供一种层次分析方法，包括：

根据所有用户的历史行为信息和自然属性信息，确定用户画像标签以及标签组；

将层次分析模型中的二层及以上的指标，添加到用户画像标签；

根据用户的历史消费数据和所述用户画像标签，将用户划分为至少两个用户组；

将每个所述用户组分别作为目标组，通过去除二层及以上指标的所述层次分析模型进行层次分析处理，确定每个目标方案对应于所述目标组的组合权重值；

将组合权重值最大的目标方案作为所述目标组的推荐方案。

本发明的另一个方面是提供一种层次分析装置，包括：

用户画像模块，用于根据所有用户的历史行为信息和自然属性信息，确定用户画像标签以及标签组；

层次分析模块，用于：

将层次分析模型中的二层及以上的指标，添加到用户画像标签；

根据用户的历史消费数据和所述用户画像标签，将用户划分为至少两个用户组；

将每个所述用户组分别作为目标组，通过去除二层及以上指标的所述层次分析模型进行层次分析处理，确定每个目标方案对应于所述目标组的组合权重值；

将组合权重值最大的目标方案作为所述目标组的推荐方案。

本发明的另一个方面是提供一种层次分析设备，包括：

存储器，处理器，以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，

所述处理器运行所述计算机程序时实现上述所述的层次分析方法。

本发明的另一个方面是提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，

所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述的层次分析方法。