一种消费商户预测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例涉及电子商务技术领域，尤其涉及一种消费商户预测方法和装置，包括：接收第一用户在第一商户的交易记录；从第一用户的历史消费记录中确定确定第一商户的第一关联商户集及第一关联商户集中的各关联商户组的第一关联置信度；从所有用户的历史消费记录中确定第一商户的第二关联商户集及第二关联商户集中的各关联商户组的第二关联置信度；针对每个关联商户组，确定该关联商户组的总关联置信度；根据各关联商户组的总关联置信度，确定第一商户的预测商户。在利用历史交易数据进行消费预测时，结合每个用户的个人历史消费记录，挖掘针对消费者个人的商户关联关系，推理和计算消费者在特定商户消费的概率，能够提高预测的准确性。

Method and device for predicting consumption merchant

The embodiment of the invention relates to the technical field of electronic commerce, in particular relates to a method and device for predicting consumer businesses, including: a first user is received in the first business transaction records; the first to determine the association of each group of the first Merchants Merchants Association the first set and the first merchant association related businesses concentrated confidence from the first user's consumption history in second related businesses; determine the first set of the second Merchants Association Association tenants group and two related businesses concentrated confidence from all the customer's consumption history; for each group of related businesses, to determine the general association of the related businesses group confidence; according to the general association of each group of related businesses confidence, determination of prediction the first merchant merchant. The consumption forecast in the use of historical transaction data, according to each user's personal consumption history, mining business relationship for individual consumers, consumers in a particular probability reasoning and calculation of consumer businesses, can improve the prediction accuracy.

【技术实现步骤摘要】
一种消费商户预测方法和装置
本专利技术实施例涉及电子商务
，尤其涉及一种消费商户预测方法和装置。
技术介绍
目前，消费者在电子支付过程中，产生了大量交易数据，如何利用这些历史交易数据预测和指导消费者购买行为，为后续营销活动提供给支持，是电子商务和传统商务的一个重点研究领域，对商户具有重要意义。现有技术中，在利用历史交易数据进行消费预测时，一般基于消费者偏好的分析，即基于历史交易数据中消费者经常消费的商户进行消费预测，而忽略了商户间存在的关联关系，具有一定的局限性。综上所述，目前在利用历史交易数据进行消费预测时，由于只对消费者的偏好进行分析，而忽略商户间存在的关联关系，降低了预测的准确性。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种消费商户预测方法和装置，用以实现通过在利用历史交易数据进行消费预测，加入商户间存在的关联关系，从而提高预测的准确性。本专利技术实施例提供一种消费商户预测方法，包括：接收第一用户在第一商户的交易记录；从所述第一用户的历史消费记录中确定所述第一商户的第一关联商户集及第一关联商户集中的各关联商户组的第一关联置信度；从所有用户的历史消费记录中确定所述第一商户的第二关联商户集及第二关联商户集中的各关联商户组的第二关联置信度；针对所述第一关联商户集和所述第二关联商户集中的每个关联商户组，根据该关联商户组的第一关联置信度和/或第二关联置信度，确定该关联商户组的总关联置信度；根据各关联商户组的总关联置信度，确定所述第一商户的预测商户。较佳的，从所述第一用户的历史消费记录中确定所述第一商户的第一关联商户集，包括：从基于所述第一用户的历史消费记录所建立的第一关联商户规则表中查询所述第一商户的第一关联商户集；所述第一关联商户规则表通过以下方式建立：针对所述第一用户在每个周期的历史消费记录，均建立第一商户列表，并将建立的所有第一商户列表，组成第一事务集合；从所述第一商户列表中选取以第二商户为起始节点的商户组，所述第二商户为所述第一用户在历史消费记录中的任一消费商户；针对每个商户组，判断所述商户组的支持度是否大于第一阈值，若是，则将所述商户组加入到所述第二商户的第一关联商户集中，所述商户组的支持度是将所述商户组在所有第一商户列表中出现的次数与所述第一事务集合中所有第一商户列表的总数进行相除所得到的；获取所有商户的第一关联商户集，并确定所有商户的第一关联商户集中各商户组的第一关联置信度；判断所有商户的第一关联商户集中各商户组的第一关联置信度是否大于第二阈值，若是，则根据第一关联置信度大于第二阈值的商户组，构建所述第一关联商户规则表。较佳的，所述从所述第一用户的历史消费记录中确定第一关联商户集中的各关联商户组的第一关联置信度，包括：针对每个以所述第二商户为起始节点的商户组，确定所述商户组在所有第一商户列表中出现的次数，并确定所述第二商户在所有第一商户列表中所出现的次数；根据确定的所述商户组在所有第一商户列表中出现的次数，以及确定的所述第二商户在所有第一商户列表中所出现的次数，确定所述各关联商户的第一关联置信度。较佳的，从所有用户的历史消费记录中确定所述第一商户的第二关联商户集，包括：从基于所有用户的历史消费记录所建立的第二关联商户规则表中查询所述第一商户的第二关联商户集；所述第二关联商户规则表通过以下方式建立：从所有用户的历史消费记录中获取每个用户的第二商户列表，并根据获取的所有第二商户列表，确定第二事务集合；从所述第二商户列表中选取以第三商户为起始节点的商户组，所述第三商户为所述所有用户的第二商户列表中的任一消费商户；针对每个商户组，判断所述商户组的支持度是否大于第三阈值，若是，则将所述商户组加入到所述第三商户的第二关联商户集中，所述商户组的支持度是将所述商户组在所有第二商户列表中出现的次数与所述第二事务集合中所有第二商户列表的总数进行相除所得到的；获取所有商户的第二关联商户集，并确定所有商户的第二关联商户集中各商户组的第二关联置信度；判断所有商户的第二关联商户集中各商户组的第二关联置信度是否大于第四阈值，若是，则根据第二关联置信度大于第四阈值的商户组，构建所述第二关联商户规则表。较佳的，所述针对所述第一关联商户集和所述第二关联商户集中的每个关联商户组，根据该关联商户组的第一关联置信度和/或第二关联置信度，确定该关联商户组的总关联置信度；包括：确定所述第一关联商户规则表的权重值，以及确定第二关联商户规则表的权重值；判断所述第一关联商户规则表中与所述第二关联商户规则表中是否存在相同关联商户组，若存在，则根据该关联商户组的第一关联置信度、所述第一关联商户规则表的权重值、该关联商户组的第二关联置信度以及所述第二关联商户规则表的权重值确定该商户组的总关联置信度，否则，针对所述第一关联商户规则表中的关联商户组，则根据该关联商户组的第一关联置信度确定该关联商户组的总关联置信度，针对所述第二关联商户集中的关联商户组，则根据该关联商户组的第二关联置信度确定该关联商户组的总关联置信度。本专利技术实施例提供一种消费商户预测装置，包括：接收模块，用于接收第一用户在第一商户的交易记录；确定模块，用于从所述第一用户的历史消费记录中确定所述第一商户的第一关联商户集及第一关联商户集中的各关联商户组的第一关联置信度；还用于从所有用户的历史消费记录中确定所述第一商户的第二关联商户集及第二关联商户集中的各关联商户组的第二关联置信度；还用于针对所述第一关联商户集和所述第二关联商户集中的每个关联商户组，根据该关联商户组的第一关联置信度和/或第二关联置信度，确定该关联商户组的总关联置信度；预测模块，用于根据各关联商户组的总关联置信度，确定所述第一商户的预测商户。较佳的，所述确定模块，具体用于：从基于所述第一用户的历史消费记录所建立的第一关联商户规则表中查询所述第一商户的第一关联商户集；所述第一关联商户规则表通过以下方式建立：针对所述第一用户在每个周期的历史消费记录，均建立第一商户列表，并将建立的所有第一商户列表，组成第一事务集合；从所述第一商户列表中选取以第二商户为起始节点的商户组，所述第二商户为所述第一用户在历史消费记录中的任一消费商户；针对每个商户组，判断所述商户组的支持度是否大于第一阈值，若是，则将所述商户组加入到所述第二商户的第一关联商户集中，所述商户组的支持度是将所述商户组在所有第一商户列表中出现的次数与所述第一事务集合中所有第一商户列表的总数进行相除所得到的；获取所有商户的第一关联商户集，并确定所有商户的第一关联商户集中各商户组的第一关联置信度；判断所有商户的第一关联商户集中各商户组的第一关联置信度是否大于第二阈值，若是，则根据第一关联置信度大于第二阈值的商户组，构建所述第一关联商户规则表。较佳的，所述确定模块，具体用于：针对每个以所述第二商户为起始节点的商户组，确定所述商户组在所有第一商户列表中出现的次数，并确定所述第二商户在所有第一商户列表中所出现的次数；根据确定的所述商户组在所有第一商户列表中出现的次数，以及确定的所述第二商户在所有第一商户列表中所出现的次数，确定所述各关联商户的第一关联置信度。较佳的，所述确定模块，具体用于：从基于所有用户的历史消费记录所建立的第二关联商户规则表中查询所述第一商户的第二关联商户集；所述第二关联商户本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种消费商户预测方法，其特征在于，包括：接收第一用户在第一商户的交易记录；从所述第一用户的历史消费记录中确定所述第一商户的第一关联商户集及第一关联商户集中的各关联商户组的第一关联置信度；从所有用户的历史消费记录中确定所述第一商户的第二关联商户集及第二关联商户集中的各关联商户组的第二关联置信度；针对所述第一关联商户集和所述第二关联商户集中的每个关联商户组，根据该关联商户组的第一关联置信度和/或第二关联置信度，确定该关联商户组的总关联置信度；根据各关联商户组的总关联置信度，确定所述第一商户的预测商户。

【技术特征摘要】
1.一种消费商户预测方法，其特征在于，包括：接收第一用户在第一商户的交易记录；从所述第一用户的历史消费记录中确定所述第一商户的第一关联商户集及第一关联商户集中的各关联商户组的第一关联置信度；从所有用户的历史消费记录中确定所述第一商户的第二关联商户集及第二关联商户集中的各关联商户组的第二关联置信度；针对所述第一关联商户集和所述第二关联商户集中的每个关联商户组，根据该关联商户组的第一关联置信度和/或第二关联置信度，确定该关联商户组的总关联置信度；根据各关联商户组的总关联置信度，确定所述第一商户的预测商户。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述第一用户的历史消费记录中确定所述第一商户的第一关联商户集，包括：从基于所述第一用户的历史消费记录所建立的第一关联商户规则表中查询所述第一商户的第一关联商户集；所述第一关联商户规则表通过以下方式建立：针对所述第一用户在每个周期的历史消费记录，均建立第一商户列表，并将建立的所有第一商户列表，组成第一事务集合；从所述第一商户列表中选取以第二商户为起始节点的商户组，所述第二商户为所述第一用户在历史消费记录中的任一消费商户；针对每个商户组，判断所述商户组的支持度是否大于第一阈值，若是，则将所述商户组加入到所述第二商户的第一关联商户集中，所述商户组的支持度是将所述商户组在所有第一商户列表中出现的次数与所述第一事务集合中所有第一商户列表的总数进行相除所得到的；获取所有商户的第一关联商户集，并确定所有商户的第一关联商户集中各商户组的第一关联置信度；判断所有商户的第一关联商户集中各商户组的第一关联置信度是否大于第二阈值，若是，则根据第一关联置信度大于第二阈值的商户组，构建所述第一关联商户规则表。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述第一用户的历史消费记录中确定第一关联商户集中的各关联商户组的第一关联置信度，包括：针对每个以所述第二商户为起始节点的商户组，确定所述商户组在所有第一商户列表中出现的次数，并确定所述第二商户在所有第一商户列表中所出现的次数；根据确定的所述商户组在所有第一商户列表中出现的次数，以及确定的所述第二商户在所有第一商户列表中所出现的次数，确定所述各关联商户的第一关联置信度。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，从所有用户的历史消费记录中确定所述第一商户的第二关联商户集，包括：从基于所有用户的历史消费记录所建立的第二关联商户规则表中查询所述第一商户的第二关联商户集；所述第二关联商户规则表通过以下方式建立：从所有用户的历史消费记录中获取每个用户的第二商户列表，并根据获取的所有第二商户列表，确定第二事务集合；从所述第二商户列表中选取以第三商户为起始节点的商户组，所述第三商户为所述所有用户的第二商户列表中的任一消费商户；针对每个商户组，判断所述商户组的支持度是否大于第三阈值，若是，则将所述商户组加入到所述第三商户的第二关联商户集中，所述商户组的支持度是将所述商户组在所有第二商户列表中出现的次数与所述第二事务集合中所有第二商户列表的总数进行相除所得到的；获取所有商户的第二关联商户集，并确定所有商户的第二关联商户集中各商户组的第二关联置信度；判断所有商户的第二关联商户集中各商户组的第二关联置信度是否大于第四阈值，若是，则根据第二关联置信度大于第四阈值的商户组，构建所述第二关联商户规则表。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述针对所述第一关联商户集和所述第二关联商户集中的每个关联商户组，根据该关联商户组的第一关联置信度和/或第二关联置信度，确定该关联商户组的总关联置信度；包括：确定所述第一关联商户规则表的权重值，以及确定第二关联商户规则表的权重值；判断所述第一关联商户规则表中与所述第二关联商户规则表中是否存在相同关联商户组，若存在，则根据该关联商户组的第一关联置信度、所述第一关联商户规则表的权重值、该关联商户组的第二关联置信度以及所述第二关联商户规则表的权重值确定该商户组的总关联置信度，否则，针对所述第一关联商户规则表中的关联商户组，则根据该关联商户组的第一关联置信度确定该关联商户组的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张琦，华锦芝，王宇，
申请(专利权)人：中国银联股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31