【技术实现步骤摘要】
量化用户之间关联程度的方法和装置
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种量化用户之间关联程度。
技术介绍
用户之间的关联程度在实际业务中有广泛的应用，比如业务员可以优先联系用户亲密度分数高的人进而提高工作效率、针对用户之间更亲密的人进行营销等。现有技术基于社交网络，建立有监督模型，或者利用同构网络进行计算用户之间的关联程度。在实现本专利技术过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：1.同构网络不能使用过多来源，多种类型的数据；2.利用同构网络量化用户之间关联程度导致计算较为复杂，不利于后续添加数据。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供一种量化用户之间关联程度的方法和装置，能够解决现有技术确定用户之间关联程度时仅利用同构网络获取信息类型少、计算较为复杂的技术问题，达到提高确定用户之间关联程度准确度的同时降低计算量的有益效果。为实现上述目的，根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种量化用户之间关联程度的方法，包括：根据用户的数据，建立异构网络；<...
【技术保护点】
1.一种量化用户之间关联程度的方法，其特征在于，包括：/n根据用户的数据，建立异构网络；/n根据所述异构网络，确定所述异构网络中每条边的关联分；/n根据所述异构网络中每条边的关联分，建立同构网络并且量化用户之间的关联程度。/n
【技术特征摘要】
1.一种量化用户之间关联程度的方法，其特征在于，包括：
根据用户的数据，建立异构网络；
根据所述异构网络，确定所述异构网络中每条边的关联分；
根据所述异构网络中每条边的关联分，建立同构网络并且量化用户之间的关联程度。
2.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述用户的数据，包括：用户账号的购物信息；
所述用户账号的购物信息包括至少以下之一：订单信息，支付绑定的银行卡，收货地址，登录设备。
3.根据权利要求2的方法，其特征在于，根据用户的数据，建立异构网络之前，包括：对所述用户的数据做预处理；
所述预处理包括：根据用户账号的入度和/或出度，去除用户账号中的无效账号。
4.根据权利要求3的方法，其特征在于，所述建立异构网络，包括：
确定异构网络的节点和边；
确定所述节点的网络属性和边的网络属性。
5.根据权利要求4的方法，其特征在于，所述节点包括：用户账号的节点和介质的节点；
所述介质的节点包括至少以下之一：订单信息中的订单电话、银行卡、收货地址、登录设备；
所述边由用户账号的节点和介质的节点确定，包括至少以下之一：用户账号对应的订单电话、用户账号绑定的银行卡、用户账号对应的收货地址、用户账号间的通话记录、用户账号对应的登录设备。
6.根据权利要求5的方法，其特征在于，所述节点的网络属性，包括至少以下之一：用户账号的订单次数、绑定的银行卡的个数、收货地址的总数、用户账号的活跃天数、用户账号最近一次活跃的时间；
所述边的网络属性，包括：用户账号的节点对应的介质的节点的活跃时间、和/或用户账号的节点对应的介质的节点的使用频次。
7.根据权利要求6的方法，其特征在于，根据所述异构网络，确定所述异构网络中每条边的关联分，包括：
根据所述异构网络中节点的网络属性和边的网络属性，确定所述异构网络中每条边的特征；
根据所述特征和威尔逊置信区间公式，确定所述特征对应的权重；
根据每条边上的特征以及对应的权重，确定异构网络每条边的关联分。
8.根据权利要求7的方法，其特征在于，根据所述异构网络中每条边的关联分，建立同构网络并且量化用户之间的关联程度，包括：
将异构网络中用户账号的节点之间的同类型的介质的节点合并，确定合并后的每个边的关联分数；
将用户账号节点之间的不同类型的介质的节点合并，建立同构网络；
根据所述合并后的每个边的关联分数和所述同构网络，确定用户账号的节点之间的亲密分数；
其中，所述亲密分数为量化后的用户之间的关联程度。
9.一种量化用户之间关联程度的装置，其特征在于，包括：
异构网络建立模块，用于根据用户的数据，建立异构网络；
关联分确定模块，用于根据所述异构网络，确定所述异构网络中每条边的关联分；
用户之间关联程度量化模块，用于根据所述异构网络中每...
【专利技术属性】
技术研发人员：张晗，郑邦祺，黄婉棉，程建波，彭南博，
申请(专利权)人：北京京东金融科技控股有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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