一种客群识别方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种客群识别方法及装置，包括：将顾客的二维或三维坐标数据降维压缩成为一维数据；采用预设算法确定不同顾客的一维数据的相似度，确定相似度达到预设值的顾客对信息，每一个所述顾客对信息中包括两个顾客；针对每一个顾客对信息中的两个顾客，确定所述两个顾客的二维或三维坐标数据之间的欧几里得距离；在确定的所述两个顾客之间的欧几里得距离满足预设条件时，确定所述两个顾客为群组关系。所述客群识别方法及装置首先将顾客位置信息降维压缩处理后进行初步相似度判断，大大减少了后续计算数据量，然后再采用准确度高的欧几里得距离进一步对客群关系进行精准识别，从而保证了即高效、又精准的客群识别。

A method and device of customer group identification

【技术实现步骤摘要】
一种客群识别方法及装置
本专利技术涉及智能学习技术，更具体的说，是涉及一种客群识别方法及装置。
技术介绍
客群识别，就是分析在商场中逛店人群的群组关系。客群识别无论对于线下场景的商业智能系统，还是线下的广告推荐系统，都具有非常重要的意义。当我们知道了逛店人群的群组关系之后，再结合顾客的性别，年龄，偏好等属性，能够准确地定位群组属性，例如是顾客A和顾客B是朋友关系来一起的，或者顾客C，顾客D带着他们的小孩顾客E一起来的。当我们掌握了人群中丰富的群组关系和属性之后，能够极大地丰富顾客的画像系统，从而优化商业智能系统和推荐系统。因此，如何高效精准的进行客群识别，成为领域内相关技术人员的研究热点。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种客群识别方法及装置，以实现高效精准的客户识别。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种客群识别方法，包括：将顾客的二维或三维轨迹数据降维压缩成为一维轨迹数据；采用预设算法确定不同顾客的一维轨迹数据的相似度，确定相似度达到预设值的顾客对信息，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种客群识别方法，其特征在于，包括：/n将顾客的二维或三维轨迹数据降维压缩成为一维轨迹数据；/n采用预设算法确定不同顾客的一维轨迹数据的相似度，确定相似度达到预设值的顾客对信息，每一个所述顾客对信息中包括两个顾客；/n针对每一个顾客对信息中的两个顾客，确定所述两个顾客的二维或三维轨迹数据之间的欧几里得距离；/n在确定的所述两个顾客之间的欧几里得距离满足预设条件时，确定所述两个顾客为群组关系。/n

【技术特征摘要】
1.一种客群识别方法，其特征在于，包括：
将顾客的二维或三维轨迹数据降维压缩成为一维轨迹数据；
采用预设算法确定不同顾客的一维轨迹数据的相似度，确定相似度达到预设值的顾客对信息，每一个所述顾客对信息中包括两个顾客；
针对每一个顾客对信息中的两个顾客，确定所述两个顾客的二维或三维轨迹数据之间的欧几里得距离；
在确定的所述两个顾客之间的欧几里得距离满足预设条件时，确定所述两个顾客为群组关系。


2.根据权利要求1所述的客群识别方法，其特征在于，所述将顾客的二维或三维轨迹数据降维压缩成为一维数据，包括：
将顾客的二维或三维轨迹数据降维压缩成为一维的进出店事件轨迹。


3.根据权利要求1所述的客群识别方法，其特征在于，在所述将顾客的二维或三维轨迹数据降维压缩成为一维轨迹数据后，还包括：
基于顾客的逛店时间、逛店时长和楼层信息将一维轨迹数据进行客群过滤筛选。


4.根据权利要求1所述的客群识别方法，其特征在于，在所述在确定的所述两个顾客之间的欧几里得距离满足预设条件时，确定所述两个顾客为群组关系后，还包括：
基于所有的所述群组关系，采用并查集算法来获得包含多于两人的群组关系。


5.根据权利要求1所述的客群识别方法，其特征在于，所述采用预设算法确定不同顾客的一维轨迹数据的相似度，确定相似度达到预设值的顾客对信息，包括：
采用最长公共子串算法或动态时间规整算法定不同顾客的一维轨迹数据的相似度，确定相似度达到预设值的顾客对信...

【专利技术属性】
技术研发人员：金炎，
申请(专利权)人：北京爱笔科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11