一种客户群体划分方法及装置、电子设备、存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种客户群体划分方法及装置、电子设备、存储介质，可应用于人工智能领域或金融领域，所述方法包括：获取多个目标客户的目标特征数据；其中，所述目标特征数据包括多项指定特征；利用堆栈自编码器对各个所述目标客户的所述目标特征数据进行特征处理，得到各个所述目标客户的目标特征向量；基于各个所述目标客户的目标特征向量，采用谱聚类算法对各个所述目标客户进行聚类，得到多个客户分组。组。组。

【技术实现步骤摘要】
一种客户群体划分方法及装置、电子设备、存储介质


[0001]本申请涉及客户数据分析
，特别涉及一种客户群体划分方法及装置、电子设备、存储介质。

技术介绍

[0002]在当前大数据时代，为了能满足不同客户的需求，或者为了业务的推广以及客户维系等工作，所以通常在对客户数据进行分析时，对大量的客户进行群体划分，即将客户划分为多个类型的群体。
[0003]当前对于客户群体的划分，主要是依据经验选取客户的某一个或某几个特征，然后通过预先设置的规则，将符合不同条件的客户划分至不同的群体中，从而实现客户群体的划分。
[0004]但是由于随着业务的不断扩大以及客户量的不断增多，客户的特征也越来越复杂，仅是依据经验选取客户的某一个或某几个特征，然后按照规则进行划分的方式，过于依赖业务人员的经验，并且所考虑到的特征较少，因此无法有效保证划分的准确性。

技术实现思路

[0005]基于上述现有技术的不足，本申请提供了一种客户群体划分方法及装置、电子设备、存储介质，以解决现有技术的划分结果不够准确的问题。
>[0006]为了实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种客户群体划分方法，其特征在于，包括：获取多个目标客户的目标特征数据；其中，所述目标特征数据包括多项指定特征；利用堆栈自编码器对各个所述目标客户的所述目标特征数据进行特征处理，得到各个所述目标客户的目标特征向量；基于各个所述目标客户的目标特征向量，采用谱聚类算法对各个所述目标客户进行聚类，得到多个客户分组。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用堆栈自编码器对各个所述目标客户的所述目标特征信息进行特征处理，得到各个所述目标客户的目标特征向量之前，还包括：对各个所述目标客户的所述目标特征数据进行数据清洗；对清洗后的各个所述目标客户的目标特征数据进行完整性处理，得到完整的各个所述目标客户的目标特征数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用堆栈自编码器对各个所述目标客户的所述目标特征数据进行特征处理，得到各个所述目标客户的目标特征向量，包括：分别针对每个所述目标客户，将所述目标客户得所述目标特征数据输入所述堆栈自编码器中，依次通过所述堆栈自编码器中的各层隐含层进行编码，得到所述目标客户的编码特征数据；分别对每个所述目标客户的编码特征数据进行反向重构，得到各个所述目标客户的目标特征向量。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各个所述目标客户的目标特征向量，采用谱聚类算法对各个所述目标客户进行聚类，得到多个客户分组，包括：分别建立每个所述目标客户对应的节点；基于各个所述目标客户的目标特征向量，确定每两个所述目标客户对应的节点间的距离；将各个所述目标客户对应的节点进行连接，并标记连接的各个所述目标客户对应的节点间的边权重值，得到目标空间图谱；其中，每两个所述目标客户对应的节点间的距离越远，则两个所述目标客户对应的节点间的边权重值越小；基于两个所述目标客户对应的节点间的边权重值，将所述目标空间图谱切分为多个子图；其中，任意一个所述子图中的每两个所述目标客户对应的节点间的边权重值大于任意两个所述子图中的任意两个所述目标客户对应的节点间的边权重值；分别将每个所述子图中的各个节点对应的所述目标客户确定为客户分组。5.一种客户群体划分装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取多个目标客户的目标特征数据；其中，所述目标特征数据包括多项指...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐雪涛，方科，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：