用于预测使用行业的卡使用模式分析方法及执行其的服务器技术

根据本发明专利技术的一实施例，本发明专利技术提供卡使用模式分析方法，用于预测卡用户的卡使用行业，上述卡使用模式分析方法包括：从多个用户收集卡使用行业信息的步骤；构成一个以上的哈希函数组的步骤，上述哈希函数组包括一个以上的哈希函数；对应每个上述哈希函数计算与上述卡使用行业信息有关的哈希值并提取其中的最小值的步骤；对应每个上述哈希函数组，以上述最小值为基础来生成聚集键的步骤；利用上述聚集键来对上述多个用户进行分组的步骤；以及利用进行上述分组的分组信息来预测卡用户的日后利用行业的步骤。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于预测使用行业的卡使用模式分析方法及执行其的服务器
本专利技术涉及用于预测使用行业的卡使用模式分析方法及执行其的卡公司服务器，更详细地，涉及通过多个哈希函数组来执行对于用户的分组，利用后缀树及贝叶斯定理来迅速分析卡使用模式并使用上述结果的方法及执行其的卡公司服务器。
技术介绍
在经济活动逐渐变得活跃的现代社会，对于物品或服务的结算方式也逐渐变得多样化、复杂化。其中，通过卡的结算方式与现金结算一同为最为普遍的结算方式中的一种，储蓄卡、信用卡、借记卡等多种形式的卡被使用。各个卡公司为了进行客户管理而分析客户的结算信息，来执行推荐对于客户频频使用的行业的卡的一种客户关系管理(CRM，CustomerRelationshipManagement)业务，以往，为了向客户推荐卡，作为聚类客户信息的方法使用K最近邻(K-NN，NearestNeighbor)、K均值(K-Means)等算法。但是，一个卡公司具有很多客户，因此，为了使用基于内存的上述算法来计算客户的所有卡使用模式，需要使用如超级计算机等性能优秀的系统。因此，卡公司抽样规定量的客户信息并通过上述信息来比较并分析客户的卡使用模式，若增本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种卡使用模式分析方法，用于预测卡用户的卡使用行业，其特征在于，包括：从多个用户收集卡使用行业信息的步骤；构成一个以上的哈希函数组的步骤，上述哈希函数组包括一个以上的多个哈希函数；对应每个上述哈希函数计算与上述卡使用行业信息有关的哈希值并提取其中的最小值的步骤；对应每个上述哈希函数组，以上述最小值为基础来生成聚集键的步骤；利用上述聚集键来对上述多个用户进行分组的步骤；以及利用进行上述分组的分组信息来预测卡用户的日后利用行业的步骤。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2014.11.28 KR 10-2014-01686141.一种卡使用模式分析方法，用于预测卡用户的卡使用行业，其特征在于，包括：从多个用户收集卡使用行业信息的步骤；构成一个以上的哈希函数组的步骤，上述哈希函数组包括一个以上的多个哈希函数；对应每个上述哈希函数计算与上述卡使用行业信息有关的哈希值并提取其中的最小值的步骤；对应每个上述哈希函数组，以上述最小值为基础来生成聚集键的步骤；利用上述聚集键来对上述多个用户进行分组的步骤；以及利用进行上述分组的分组信息来预测卡用户的日后利用行业的步骤。2.根据权利要求1所述的卡使用模式分析方法，其特征在于，上述利用上述聚集键来对上述多个用户进行分组的步骤还包括将对应每个上述聚集键区分的各个组所包含的多个用户的各个行业的利用路径建立为后缀树的步骤。3.根据权利要求2所述的卡使用模式分析方法，其特征在于，上述后缀树根据用户对各个行业的利用频率来设定上述利用路径的加权值。4.根据权利要求1所述的卡使用模式分析方法，其特征在于，上述利用上述分组信息来预测卡用户的日后利用行业的步骤包括：提取行业利用模式与作为利用行业预测对象的目标用户类似的多个用户的步骤；计算与所提取的上述多个用户的各个行业的利用明细有关的事先概率的步骤；以及利用贝叶斯定理，以上述目标用户的之前利用行业信息为基础，来计算日后有可能利用的行业的概率的步骤。5.根据权利要求4所述的卡使用模式分析方法，其特征在于，还包括如下步骤：在上述用户在日后利用概率为规定值以下的行业使用卡的情况下，累计对其的异常数值，在达到规定数值的情况下，将相应用户的卡的使用判断为不正当使用。6.根据权利要求1所述的卡使用模式分析方法，其特征在于，上述利用上述聚集键来对上述多个用户进行分组的步骤包括如下步骤：在执行映射归纳作业来生成与各个上述聚集键有关的用户组的过程中，向多个处理部分散数...

【专利技术属性】
技术研发人员：李泰荣，
申请(专利权)人：BC卡有限公司，
类型：发明
国别省市：韩国,KR