[发明专利]用户数据处理方法、装置、介质及电子设备

权利要求书

1.一种用户数据处理方法，其特征在于，包括：

获取用户的位置数据；

基于所述位置数据中数据点的区域密度得到类簇中心；

根据所述位置数据和所述类簇中心使用聚类算法进行空间聚类分析，从而确定潜在用户群，其中，所述聚类算法基于位置数据中数据点的区域密度得到对应于所述类簇中心的用户聚集的类簇。

2.根据权利要求1所述的用户数据处理方法，其特征在于，还包括：

使用路网数据对所述类簇进行切割，以得到子类簇；其中，所述路网数据从分析区域中提取。

3.根据权利要求2所述的用户数据处理方法，其特征在于，还包括：

获取距离所述类簇中心最近的地理实体，以所述地理实体命名所述类簇中心对应的所述类簇。

4.根据权利要求1所述的用户数据处理方法，其特征在于，所述获取用户的位置数据包括：

获取线下店周边用户及到店用户的常用收货地址；

解析所述常用收货地址获得所述用户的位置数据。

5.根据权利要求1所述的用户数据处理方法，其特征在于，所述基于所述位置数据中数据点的区域密度得到类簇中心包括：

使用所述聚类算法获得所述数据点的所述区域密度，其中，所述聚类算法所述使用的计算公式为：ρ_i代表点i的区域密度，d_c为邻域半径，d_ij为点ij到点i的距离；j为点i邻域半径d_c内的所述数据点的个数；

根据所述区域密度获得所述数据点与大于所述数据点的所述区域密度的数据点之间的最短距离

计算所述区域密度及所述最短距离归一化后的乘积获得所述数据点的决策量；

根据所述决策量获得所述类簇中心；

所述根据所述位置数据和所述类簇中心使用聚类算法进行空间聚类分析从而确定潜在用户群包括：

根据所述区域密度及所述最短距离获得所述数据点所属的类簇。

6.根据权利要求5所述的用户数据处理方法，其特征在于，所述根据所述决策量获得所述类簇中心包括：

将对应于所述决策量的最大值的所述数据点作为所述类簇中心。

7.根据权利要求5所述的用户数据处理方法，其特征在于，所述根据所述区域密度及所述最短距离获得所述数据点所属的类簇包括：

所述数据点属于比所述数据点的区域密度大且最短距离小的数据点所对应的所述类簇。

8.根据权利要求2所述的用户数据处理方法，其特征在于，所述使用路网数据对所述类簇进行切割，以得到子类簇包括：

获取所述类簇对应的多边形的矢量数据，将所述矢量数据与所述路网数据叠加；

若所述多边形被路网穿过，则使用所述路网数据对所述类簇进行分割，以得到所述子类簇。

9.一种用户数据处理装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取用户的位置数据；

类簇中心获得模块，用于基于所述位置数据中数据点的区域密度得到类簇中心；

聚类分析模块，用于根据所述位置数据和所述类簇中心使用聚类算法进行空间聚类分析，从而确定潜在用户群，其中，所述聚类算法基于位置数据中数据点的区域密度得到对应于所述类簇中心的用户聚集的类簇。

10.根据权利要求8所述的用户数据处理装置，其特征在于，还包括：

路网切割模块，用于使用路网数据对所述类簇进行切割，以得到子类簇；其中，所述路网数据从分析区域中提取。

11.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的用户数据处理方法。

12.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至8中任一项所述的用户数据处理方法。