[发明专利]基于数据聚类的虚拟对象分配方法及相关设备

说明书

本申请实施例属于大数据处理的数据分配领域，应用于智慧城市领域中，涉及一种基于数据聚类的虚拟对象分配方法，包括通过轨迹采集算法获取多个活动对象的轨迹信息，得到定位点序列；对轨迹停留点进行聚类得到至少一个对象活动区，生成活动对象与对应的对象活动区的共现矩阵；接收目标对象的虚拟对象分配请求；判断目标对象是否属于活动对象，若属于获取所述活动对象的虚拟对象评分矩阵；根据共现矩阵和虚拟对象评分矩阵，计算得到与目标对象的相似度最大的活动对象作为相似对象，将最大对象评分对应的虚拟对象分配给所述目标对象。本申请还提供一种基于数据聚类的虚拟对象分配装置、计算机设备及存储介质。采用本方法提升了虚拟对象分配准确率。

技术领域

本申请涉及大数据处理的数据分配领域，特别是涉及一种基于数据聚类的虚拟对象分配方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

在进行虚拟对象分配时，例如，为用户分配适合用户的产品(优惠券、产品代金券、产品兑换券等等)。传统技术中一般会根据用户特征进行推荐，通常地，协同过滤是一种在线上大量使用的虚拟对象分配方式。其中，协同过滤一般分为Item-Based和User-Based两种，就某产品而言，Item-Based即“喜欢产品A的用户可能还喜欢产品B”，User-Based即“喜欢产品A的朋友可能也喜欢产品A”。

现有技术中，一般通过根据用户对产品的评分矩阵来计算用户之间的相似度，但是这种方式存在的用户和产品/物品的交互矩阵非常稀疏，如果用户的物品交互信息比较少或者甚至没有物品交互信息，就很难计算出相应的用户相似度的技术问题，就会存在无法对产品进行准确的分配。

发明内容

基于此，针对上述技术问题，本申请提供一种基于数据聚类的虚拟对象分配方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有技术中无法对产品进行准确分配的技术问题。

一种基于数据聚类的虚拟对象分配方法，所述方法包括：

通过轨迹采集算法获取多个活动对象的轨迹信息，得到定位点序列，其中，所述轨迹信息包括多个轨迹停留点；

通过DBSCAN聚类算法对所述轨迹停留点进行聚类，得到至少一个对象活动区，并生成所述活动对象与对应的对象活动区的共现矩阵；

接收目标对象的虚拟对象分配请求；并

判断所述目标对象是否属于所述活动对象；

若属于，获取所述活动对象的虚拟对象评分矩阵，其中，所述虚拟对象评分矩阵为根据活动对象与虚拟对象之间的交互数据生成的向量矩阵；

根据所述共现矩阵和所述虚拟对象评分矩阵，计算得到与所述目标对象的相似度最大的活动对象作为相似对象，其中，所述相似对象还包括所述相似对象对各虚拟对象的对象评分；

将最大对象评分对应的虚拟对象分配给所述目标对象，作为虚拟对象分配结果。

一种基于数据聚类的虚拟对象分配装置，所述装置包括：

轨迹获取模块，用于通过轨迹采集算法获取多个活动对象的轨迹信息，得到定位点序列，其中，所述轨迹信息包括多个轨迹停留点；

轨迹聚类模块，用于通过DBSCAN聚类算法对所述轨迹停留点进行聚类，得到至少一个对象活动区，并生成所述活动对象与对应的对象活动区的共现矩阵；

请求接收模块，用于接收目标对象的虚拟对象分配请求；并

对象判断模块，用于判断所述目标对象是否属于所述活动对象；

矩阵获取模块，用于若属于，获取所述活动对象的虚拟对象评分矩阵，其中，所述虚拟对象评分矩阵为根据活动对象与虚拟对象之间的交互数据生成的向量矩阵；