移动互联网下的客户画像关键特征挖掘系统与方法技术方案

本发明专利技术提出移动互联网下的客户画像关键特征挖掘系统与方法。所述系统包括金融数据获取模块、金融数据编码模块、关键金融数据聚类模块以及客户画像输出模块。金融数据获取模块获取不同客户的金融数据；金融数据编码模块对其进行编码表示获得编码量化值；关键金融数据聚类模块建立编码量化矩阵，基于所述编码量化矩阵的最大稳定性子阶矩阵分析结果，得到至少一个最大稳定性子阶矩阵；客户画像输出模块基于每一个最大稳定性子阶矩阵对应的金融数据，输出至少一个客户画像。本发明专利技术的技术方案利用数据矩阵稳定性原理，挖掘出有价值的客户数据作为关键数据特征建立客户画像，在避免了数据处理的复杂性的同时，画像建模更有针对性。

【技术实现步骤摘要】
移动互联网下的客户画像关键特征挖掘系统与方法
本专利技术属于大数据处理
，尤其涉及一种移动互联网下的客户画像关键特征挖掘系统与方法。
技术介绍
交互设计领域是最开始使用用户画像的，交互设计大师AlanCooper认为用户画像是根据用户内在属性、外在属性、日常习性等信息，提炼出的一个用户特征集。用户画像是将现实对象用数据抽象出来，通过数据进行特征描述的一种行为。目前国内外对用户画像的研究都是从画像构建过程和画像的应用场景两方面进行。国内外研究者一般认为构建用户画像过程的核心工作是给用户贴“标签”。标签是一种经过高度总结的特征标识。当今的信息数据呈ZB级增长，信息越多，使用越难。不能与业务含义发生联系的数据只是数字，没有实际意义，也难以被有效使用。用一句话来概述这些数据的含义，就是标签赋予了数据活力。用户画像在移动互联网行业广为应用，以国内的腾讯、京东两家企业以及国外的亚马逊、eBay两家企业的用户画像实践为例，四家企业均十分重视用户画像在产品运营和用户运营领域的应用，从典型应用场景看，产品运营方面以产品精准营销为主线，包括产品推广、个性化推介以及营销渠道分析等细分环节。用户运营方面以用户群的精准识别和特征分类为重点。客户画像是建立许多数据挖掘项目的基础，客户画像的字段确定了客户在数据中的表示，同时也决定了数据挖掘模型的有效性和信息量。对事务的定期汇总组成了客户画像指标体系的大部分字段。申请号为CN201811568454.3的中国专利技术专利申请提出客户画像构建方法，包括：获取目标对象的多个数据信息，每个数据信息包括：多个数据维度，每个数据维度包括一个或多个子标签。分别计算各子标签的信息价值IV值，根据各子标签的IV值，选择符合预设条件的数据维度作为入模标签。根据入模标签计算子标签评分，并根据子标签评分分别构建优质客户画像和劣质客户画像。实现了可以根据子标签评分来构建优质客户画像和劣质客户画像，以进一步实现对目标群体进行精准的业务推荐及服务。申请号为CN201910229875.1的中国专利技术专利申请提出一种大数据服务方法，其包括：获取用户的画像信息；将用户的画像信息进行归类，不同类别的画像信息对应不同的大数据服务需求信息；根据用户的画像信息所属的类别，获得用户的大数据服务需求信息，该专利技术能够帮助缺乏对大数据了解的用户获取所需要的大数据服务需求，解决用户挖掘大数据服务需求难的问题，提高获取大数据服务需求信息的效率。然而，一方面，用户画像是基于用户“真实数据“的虚拟代表，但是如何获取关键的真实数据，现有技术并未给出有效的解决方案；另一方面，在大数据时代，各个渠道获得的用户数据数量巨大并且存在巨大差异，尤其是在移动互联网时代，移动终端获取的数据随着移动终端的属性不同而变化，如何基于移动互联网的不同操作环境下的客户数据给出用户画像，成为一个挑战。
技术实现思路
为解决上述技术问题，本专利技术提出移动互联网下的客户画像关键特征挖掘系统与方法。所述包括金融数据获取模块、金融数据编码模块、关键金融数据聚类模块以及客户画像输出模块。金融数据获取模块获取不同客户的金融数据；金融数据编码模块对其进行编码表示获得编码量化值；关键金融数据聚类模块建立编码量化矩阵，基于所述编码量化矩阵的最大稳定性子阶矩阵分析结果，得到至少一个最大稳定性子阶矩阵；客户画像输出模块基于每一个最大稳定性子阶矩阵对应的金融数据，输出至少一个客户画像。本专利技术的技术方案利用数据矩阵稳定性原理，挖掘出有价值的客户数据作为关键数据特征建立客户画像，在避免了数据处理的复杂性的同时，画像建模更有针对性。本专利技术上述方法可以通过计算机程序指令自动化实现，因此，本专利技术还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，通过处理器和存储器执行所述程序指令，用于实现基于客户画像的关键数据挖掘方法。具体来说，在本专利技术的第一个方面，提供一种移动互联网下的客户画像关键特征挖掘系统，所述客户画像关键特征挖掘系统包括金融数据获取模块、金融数据编码模块、关键金融数据聚类模块以及客户画像输出模块；其中，所述金融数据获取模块用于获取不同客户的金融数据；所述金融数据编码模块用于基于所述金融数据获取模块获取的所述金融数据的不同属性，对其进行编码表示，获得不同客户的不同属性的金融数据的编码量化值；作为本专利技术第一个创造性体现，所述关键金融数据聚类模块基于所述不同客户的不同属性的金融数据的编码量化值，建立编码量化矩阵，基于所述编码量化矩阵的最大稳定性子阶矩阵分析结果，得到至少一个最大稳定性子阶矩阵；所述客户画像输出模块基于每一个最大稳定性子阶矩阵对应的金融数据，输出至少一个客户画像；并且，所述客户画像关键特征挖掘系统还包括安装于客户移动终端上的金融数据采集APP，所述金融数据获取模块通过所述金融数据采集APP获取不同客户的金融数据。基于所述客户画像，向所述客户标识代表的客户群的移动终端上所述金融数据采集APP发送页面调整消息；当所述客户群的客户登录所述金融数据采集APP时，基于所述页面调整信息调整所述金融数据采集APP的页面显示模式。作为本专利技术再一个创造性体现，所述金融数据采集APP包括输入环境探测组件，所述输入环境探测组件用于在探测到客户登录所述移动终端后，采集客户登录环境数据。更具体的，所述客户登录环境数据包括客户登录所述移动终端的时间起点、退出所述移动终端或PC终端或者金融网点终端的时间结束点、以及在所述时间起点和所述时间结束点之间的操作编辑动作参数；所述操作编辑动作参数包括客户的返回操作、退出当前页面操作、删除操作以及页面停顿操作。作为体现上述创造性的关键技术手段之一，所述基于所述编码量化矩阵的最大稳定性子阶矩阵分析结果，得到至少一个最大稳定性子阶矩阵，具体包括：依次判断所述编码量化矩阵对应的各阶次子矩阵是否稳定；将满足稳定条件的阶次最大的子矩阵作为所述最大稳定性子阶矩阵。作为体现上述创造性的关键技术手段之一，所述基于所述编码量化矩阵的最大稳定性子阶矩阵分析结果，得到至少一个最大稳定性子阶矩阵，具体包括：依次判断所述编码量化矩阵对应的各阶次子矩阵的特征值是否满足预定条件；将特征值满足预定条件的阶次最大的子矩阵作为所述最大稳定性子阶矩阵。在本专利技术中，当所述最大稳定性子矩阵为多个时，任意两个最大稳定性子矩阵互相不构成子矩阵。所述客户画像输出模块基于每一个最大稳定性子阶矩阵对应的金融数据，输出至少一个客户画像，具体包括：基于每一个最大稳定性子阶矩阵对应的客户登录环境数据以及客户标识，生成所述客户画像。本专利技术的第二个方面提供一种客户画像关键特征挖掘方法，所述挖掘方法采用前述的客户画像关键特征挖掘系统，对用户通过移动互联网登录移动终端产生的客户数据进行关键特征挖掘后，生成客户画像；基于所述客户画像，向所述关键特征对应的客户标识代表的客户群的移动终端上的金融数据采集APP发送页面调整消息；当所述客户群的客户登录所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种移动互联网下的客户画像关键特征挖掘系统，所述客户画像关键特征挖掘系统包括金融数据获取模块、金融数据编码模块、关键金融数据聚类模块以及客户画像输出模块；/n其中，/n所述金融数据获取模块用于获取不同客户的金融数据；/n所述金融数据编码模块用于基于所述金融数据获取模块获取的所述金融数据的不同属性，对其进行编码表示，获得不同客户的不同属性的金融数据的编码量化值；/n其特征在于：/n所述关键金融数据聚类模块基于所述不同客户的不同属性的金融数据的编码量化值，建立编码量化矩阵，基于所述编码量化矩阵的最大稳定性子阶矩阵分析结果，得到至少一个最大稳定性子阶矩阵；/n所述客户画像输出模块基于每一个最大稳定性子阶矩阵对应的金融数据，输出至少一个客户画像；/n并且，所述客户画像关键特征挖掘系统还包括安装于客户移动终端上的金融数据采集APP，所述金融数据获取模块通过所述金融数据采集APP获取不同客户的金融数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种移动互联网下的客户画像关键特征挖掘系统，所述客户画像关键特征挖掘系统包括金融数据获取模块、金融数据编码模块、关键金融数据聚类模块以及客户画像输出模块；
其中，
所述金融数据获取模块用于获取不同客户的金融数据；
所述金融数据编码模块用于基于所述金融数据获取模块获取的所述金融数据的不同属性，对其进行编码表示，获得不同客户的不同属性的金融数据的编码量化值；
其特征在于：
所述关键金融数据聚类模块基于所述不同客户的不同属性的金融数据的编码量化值，建立编码量化矩阵，基于所述编码量化矩阵的最大稳定性子阶矩阵分析结果，得到至少一个最大稳定性子阶矩阵；
所述客户画像输出模块基于每一个最大稳定性子阶矩阵对应的金融数据，输出至少一个客户画像；
并且，所述客户画像关键特征挖掘系统还包括安装于客户移动终端上的金融数据采集APP，所述金融数据获取模块通过所述金融数据采集APP获取不同客户的金融数据。


2.如权利要求1所述的一种移动互联网下的客户画像关键特征挖掘系统，其特征在于：
所述金融数据采集APP包括输入环境探测组件，所述输入环境探测组件用于在探测到客户登录所述移动终端后，采集客户登录环境数据。


3.如权利要求2所述的一种移动互联网下的客户画像关键特征挖掘系统，其特征在于：
所述客户登录环境数据包括客户登录所述移动终端的时间起点、退出所述移动终端或PC终端或者金融网点终端的时间结束点、以及在所述时间起点和所述时间结束点之间的操作编辑动作参数；所述操作编辑动作参数包括客户的返回操作、退出当前页面操作、删除操作以及页面停顿操作。


4.如权利要求1所述的一种移动互联网下的客户画像关键特征挖掘系统，其特征在于：
所述基于所述编码量化矩阵的最大稳定性子阶矩阵分析结果，得到至少一个最大稳定性子阶矩阵，具体包括：
依次判断所述编码量化矩阵对应的各阶次子矩阵的特征值是否满足预定条件；
将特征值满足预定条件的阶次最大的子矩阵作为所述最大稳定性子阶矩阵。


5.如权利要求1所述的一种移动互联网下的客户画像关键特征挖掘系统，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：花鲜美，
申请(专利权)人：厦门力含信息技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35