The present invention provides a method and apparatus for analysis of a number of items from the customer interaction traces, I on the type of business or channel type = 2, perform the following steps iteratively until I = k+1, by default the k+1 minimum support k+1 frequent itemsets and k+1 itemsets support the set is empty, sure each iteration output I frequent itemset: using I 1 frequent itemset from the connection, I generating candidate itemsets; candidate itemsets I each set includes the I of the business type or types of channels; scanning customer interaction traces, I candidate itemsets set the number of each item set; according to the I candidate itemsets in each item set to determine the degree of I itemsets support, and the I itemsets support is greater than the set of default I minimum supports the set of identified as I frequent itemset. The method and device to determine each iteration output of the frequent itemsets can be used as I data basis, the implementation of marketing programs on customer precision.
【技术实现步骤摘要】
客户交互痕迹分析方法及装置
本专利技术涉及电力信息分析
,尤其涉及一种客户交互痕迹分析方法及装置。
技术介绍
随着电改的深入和市场竞争的到来,电力企业经营模式也逐渐从“技术驱动”向“市场驱动”、“客户驱动”转化。面对客户的多样化、层次化、个性化需求,迫切需要电力企业在传统营销服务方式的基础上,针对客户实施精准的营销方案。为了针对客户实施精准的营销方案,需要对客户交互痕迹进行分析,得到对渠道类型及业务类型之间的关联规则。从而以这些关联规则为数据依据,对客户实施精准的营销方案。
技术实现思路
基于此,有必要提供一种为针对客户实施精准的营销方案提供数据依据的客户交互痕迹分析方法及装置。一种客户交互痕迹分析方法,包括:扫描客户交互痕迹,得到候选1-项集集合,以及所述候选1-项集集合中的每个项集出现的次数;所述候选1-项集集合的每个项集包括1个关于业务类型或渠道类型的项;根据所述候选1-项集集合中的每个项集出现的次数确定1-项集支持度,并将1-项集支持度大于预设第1最小支持度的项集组成的集合确定为频繁1-项集集合;从关于所述业务类型或所述渠道类型的项数量i=2开始,迭代执行以下步骤直至i=k+1,根据预设第k+1最小支持度及k+1-项集支持度确定的频繁k+1-项集集合为空时,输出每次迭代确定的频繁i-项集集合,其中,所述输出每次迭代确定的频繁i-项集集合中的i的范围为[2,k]:利用频繁i-1-项集集合自连接,生成候选i-项集集合;所述候选i-项集集合的每个项集包括i个关于业务类型或渠道类型的项;扫描所述客户交互痕迹,得到所述候选i-项集集合的每个项集出现的次数; ...
【技术保护点】
一种客户交互痕迹分析方法,其特征在于,包括:扫描客户交互痕迹,得到候选1‑项集集合,以及所述候选1‑项集集合中的每个项集出现的次数;所述候选1‑项集集合的每个项集包括1个关于业务类型或渠道类型的项;根据所述候选1‑项集集合中的每个项集出现的次数确定1‑项集支持度,并将1‑项集支持度大于预设第1最小支持度的项集组成的集合确定为频繁1‑项集集合;从关于所述业务类型或所述渠道类型的项的数量i=2开始,迭代执行以下步骤直至i=k+1、根据预设第k+1最小支持度及k+1‑项集支持度确定的频繁k+1‑项集集合为空时,输出每次迭代确定的频繁i‑项集集合,其中,所述输出每次迭代确定的频繁i‑项集集合中的i的范围为[2,k]:利用频繁i‑1‑项集集合自连接,生成候选i‑项集集合;所述候选i‑项集集合的每个项集包括i个关于业务类型或渠道类型的项;扫描所述客户交互痕迹,得到所述候选i‑项集集合的每个项集出现的次数;根据所述候选i‑项集集合中的每个项集出现的次数确定i‑项集支持度,并将i‑项集支持度大于预设第i最小支持度的项集组成的集合确定为频繁i‑项集集合。
【技术特征摘要】
1.一种客户交互痕迹分析方法,其特征在于,包括:扫描客户交互痕迹,得到候选1-项集集合,以及所述候选1-项集集合中的每个项集出现的次数;所述候选1-项集集合的每个项集包括1个关于业务类型或渠道类型的项;根据所述候选1-项集集合中的每个项集出现的次数确定1-项集支持度,并将1-项集支持度大于预设第1最小支持度的项集组成的集合确定为频繁1-项集集合;从关于所述业务类型或所述渠道类型的项的数量i=2开始,迭代执行以下步骤直至i=k+1、根据预设第k+1最小支持度及k+1-项集支持度确定的频繁k+1-项集集合为空时,输出每次迭代确定的频繁i-项集集合,其中,所述输出每次迭代确定的频繁i-项集集合中的i的范围为[2,k]:利用频繁i-1-项集集合自连接,生成候选i-项集集合;所述候选i-项集集合的每个项集包括i个关于业务类型或渠道类型的项;扫描所述客户交互痕迹,得到所述候选i-项集集合的每个项集出现的次数;根据所述候选i-项集集合中的每个项集出现的次数确定i-项集支持度,并将i-项集支持度大于预设第i最小支持度的项集组成的集合确定为频繁i-项集集合。2.根据权利要求1所述的客户交互痕迹分析方法,其特征在于,所述利用频繁i-1-项集集合自连接,生成候选i-项集集合的步骤,包括:利用频繁i-1-项集集合自连接,生成候选i-项集集合,若所述候选i-项集集合的项集的子集中所包含的i-1项集不属于频繁i-1项集,则将所述子集对应的项集从所述候选i-项集集合中删除。3.根据权利要求1所述的客户交互痕迹分析方法,其特征在于,所述预设第1最小支持度为所述1-项集支持度的平均支持度;所述预设第i最小支持度为所述i-项集支持度的平均值。4.根据权利要求1所述的客户交互痕迹分析方法,其特征在于,所述扫描客户交互痕迹,得到候选1-项集集合,以及所述候选1-项集集合中的每个项集出现的次数的步骤之前,还包括:对所述客户交互痕迹进行审查和校验。5.根据权利要求1所述的客户交互痕迹分析方法,其特征在于,所述利用频繁i-1-项集集合自连接,生成候选i-项集集合的步骤,包括:利用所述频繁i-1-项集集合按照所述客户交互痕迹的字典顺序自连接,生成候选i-项集集合。6.一种客户交互痕迹分析装置,其特征在于,包括:第一扫描模块,用于扫描客户交互痕迹,得到候选1-项集集合,以及所述候...
【专利技术属性】
技术研发人员:李秋硕,李鹏,孙宇军,赵云,钱斌,
申请(专利权)人:南方电网科学研究院有限责任公司,中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心,
类型:发明
国别省市:广东,44
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