【技术实现步骤摘要】
用户分群方法、装置、电子设备及计算机存储介质
[0001]本专利技术属于业务支撑
,尤其涉及一种用户分群方法、装置、电子设备及计算机存储介质。
技术介绍
[0002]随着运营商市场竞争的日益激烈,传统粗犷式地用户圈选统一营销的运营模式愈显短板,精细化的客户管理显得愈加重要。如何科学合理划分用户群并凸显群体特征差异,让业务人员能因群施策,制定不同活动策略渠道,从而提升整体营销成功率值得深究。
[0003]目前,常见的用户分群方法是采用将机器学习算法与业务规则相结合的方式,其使用的用户特征数据数量太多且不具有代表性,易形成“维度灾难”,对计算资源消耗大。
[0004]因此,如何在进行用户分群的过程中减少计算资源的消耗是本领域技术人员亟需解决的技术问题。
技术实现思路
[0005]本专利技术实施例提供一种用户分群方法、装置、电子设备及计算机存储介质,能够在进行用户分群的过程中减少计算资源的消耗。
[0006]第一方面,本专利技术实施例提供一种用户分群方法,包括:
[0007]获 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用户分群方法,其特征在于,包括:获取用户的目标业务特征数据;依次对所述目标业务特征数据进行截尾处理和切片处理,得到多个区间组合特征数据;分别确定各个所述区间组合特征数据的信息值;基于各个所述区间组合特征数据的所述信息值和预设筛选规则信息,从所述多个区间组合特征数据中筛选出目标区间组合特征数据;基于所述目标区间组合特征数据,确定所述用户的分群结果。2.根据权利要求1所述的用户分群方法,其特征在于,所述基于所述目标区间组合特征数据,确定所述用户的分群结果,包括:确定所述目标区间组合特征数据的分布异度;基于所述分布异度,确定所述目标区间组合特征数据的分裂增益率;基于所述分裂增益率,确定所述用户的所述分群结果。3.根据权利要求2所述的用户分群方法,其特征在于,在所述确定所述目标区间组合特征数据的分布异度之后,所述方法还包括:判断所述分布异度的绝对值是否不小于预设门限阈值;当确定所述分布异度的绝对值不小于所述预设门限阈值时,基于所述目标区间组合特征数据确定规则列表。4.根据权利要求3所述的用户分群方法,其特征在于,所述规则列表中的规则包括所述目标区间组合特征数据;在所述当确定所述分布异度的绝对值不小于所述预设门限阈值时,基于所述目标区间组合特征数据确定规则列表之后,所述方法还包括:对所述规则列表中的所述规则进行删减和/或合并,得到更新后的规则列表。5.根据权利要求4所述的用户分群方法,其特征在于,在所述得到更新后的规则列表之后,所述方法还包括:显示所述更新后的规则列表和所述分群结果。6.根据权利要求1所述的用户分群方法,其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员:朱君瑀,吉晶,余凤丽,黄淳瑶,余韦,梁恩磊,江勇,杨猛,
申请(专利权)人:中国移动通信集团有限公司,
类型:发明
国别省市:
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