[发明专利]基于聚类的客户分类方法、装置、设备及存储介质在审
申请号: | 202111234801.0 | 申请日: | 2021-10-22 |
公开(公告)号: | CN113837319A | 公开(公告)日: | 2021-12-24 |
发明(设计)人: | 蒋国青 | 申请(专利权)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 深圳市明日今典知识产权代理事务所(普通合伙) 44343 | 代理人: | 王杰辉;罗秦 |
地址: | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 客户 分类 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
本申请涉及人工智能技术领域,揭示了一种基于聚类的客户分类方法、装置、设备及存储介质,其中方法包括:采用预设聚类算法和预设聚类数量对各个客户数据进行划分得到多个第一聚类集;采用评估维度与高低分位点比例映射表对第一聚类集分别进行每个评估维度的高分位点评分和低分位点评分计算;根据第一聚类集对应的各个高分位点评分及各个低分位点评分对第一聚类集中的客户数据进行划分得到第二聚类集及未归类客户数据集;对第二聚类集进行质心计算得到目标质心;根据各个目标质心将各个未归类客户数据集中的客户数据划分到各个第二聚类集中得到客户分类结果。针对预设聚类算法得到的各个类再次调整质心,准确的识别整体数据的前进变化。
技术领域
本申请涉及到人工智能技术领域,特别是涉及到一种基于聚类的客户分类方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
采用kmeans(K均值聚类算法)聚类算法得到的无监督聚类结果作为样本的标定值,然后采用该样本对有监督的聚类模型进行训练,将训练后的有监督的聚类模型用于进行客户分类。因预设聚类算法是无监督的算法,无监督的算法和有监督的聚类模型的算法的计算原理可能存在差别,导致训练后的有监督的聚类模型无法100%的预测无监督的算法的输出结果,降低了训练后的有监督的聚类模型预测的准确性。而且训练后的有监督的聚类模型的各个类别的标签范围是固定的,无法动态的随着待预测数据的变化而调整,从而进一步降低了训练后的有监督的聚类模型预测的准确性。
发明内容
本申请的主要目的为提供一种基于聚类的客户分类方法、装置、设备及存储介质,旨在解决现有技术采用预设聚类算法得到的无监督聚类结果作为样本的标定值输入有监督的聚类模型进行训练,无监督的算法和有监督的监督模型的算法的计算原理可能存在差别,导致训练后的有监督的聚类模型无法100%的预测无监督的算法的输出结果,降低了训练后的有监督的聚类模型预测的准确性,而且训练后的有监督的聚类模型的各个类别的标签范围是固定的,无法动态的随着待预测数据的变化而调整,从而进一步降低了训练后的有监督的聚类模型预测的准确性的技术问题。
为了实现上述发明目的,本申请提出一种基于聚类的客户分类方法,所述方法包括:
获取多个客户数据;
采用预设聚类算法和预设聚类数量,对各个所述客户数据进行聚类划分,得到多个第一聚类集;
采用获取的评估维度与高低分位点比例映射表,对所述第一聚类集分别进行每个评估维度的高分位点评分计算和低分位点评分计算;
根据所述第一聚类集对应的各个所述高分位点评分及各个所述低分位点评分,对所述第一聚类集中的所述客户数据进行划分,得到第二聚类集及未归类客户数据集;
对所述第二聚类集进行质心计算,得到目标质心;
根据各个所述目标质心,将各个所述未归类客户数据集中的所述客户数据划分到各个所述第二聚类集中,得到客户分类结果。
进一步的,所述采用获取的评估维度与高低分位点比例映射表,对所述第一聚类集分别进行每个评估维度的高分位点评分计算和低分位点评分计算的步骤,包括:
任意获取一个所述第一聚类集作为待分析的聚类集;
任意获取一个所述评估维度作为待分析的评估维度;
根据所述待分析的评估维度,对所述待分析的聚类集进行正序排序,得到排序后的聚类集;
从所述评估维度与高低分位点比例映射表中获取与所述待分析的评估维度对应的目标高分位点比例及目标低分位点比例;
根据所述目标高分位点比例和所述待分析的聚类集,对所述待分析的评估维度进行所述高分位点评分计算;
根据所述目标低分位点比例和所述待分析的聚类集,对所述待分析的评估维度进行所述低分位点评分计算;
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