基于改进的OPTICS密度聚类的银行用户分类方法及计算机设备技术

本申请提供了一种基于改进的OPTICS密度聚类的银行用户分类方法，包括：获取用户样本信息；对所述用户样本信息进行预处理生成用户样本集；通过改进的OPTICS密度聚类对所述用户样本集进行聚类分析得到相应不同的聚类群体，所述改进的OPTICS密度聚类具体包括：将用户样本集中的用户样本根据预设的判断规则进行筛选并加入结果队列，所述预设的判断规则为判断所述用户样本是否为噪声用户样本；将用户样本集中的用户样本根据预设的构建规则构建有序队列，所述预设的构建规则为将不是噪声点的用户样本根据预设的构建规则进行构建有序队列；根据预设计算规则对有序队列中的用户样本进行筛选并加入结果队列。本申请技术方案能够更加便捷智能的对银行用户进行分类。加便捷智能的对银行用户进行分类。加便捷智能的对银行用户进行分类。

【技术实现步骤摘要】
基于改进的OPTICS密度聚类的银行用户分类方法及计算机设备


[0001]本申请涉及金融科技领域，尤其涉及一种基于改进的OPTICS密度聚类的银行用户分类方法、基于改进的OPTICS密度聚类的银行用户分类装置及计算机设备。

技术介绍

[0002]目前银行每天都需要面对大量的客户，且每一客户的价值及需求特征也不尽相同，因此银行会根据不同的群体客户的需求特征设计不同的关怀项目，但采用OPTICS密度聚类算法对用户群里进行分类时，发现对所有用户执行全量数据点的计算会造成计算成本相当大，时间复杂度高且收敛速度慢的现象。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，实有必要提供一种更加便捷智能的基于改进的OPTICS密度聚类的银行用户分类方法、基于改进的OPTICS密度聚类的银行用户分类装置及计算机设备。
[0004]第一方面，本申请实施例提供一种基于改进的OPTICS密度聚类的银行用户分类方法，所述基于改进的OPTICS密度聚类的银行用户分类方法包括下面步骤:
[0005]获取用户样本信息；
[0006]对所述用户样本信息进行预处理生成用户样本集；
[0007]通过改进的OPTICS密度聚类对所述用户样本集进行聚类分析得到相应不同的聚类群体，所述改进的OPTICS密度聚类具体包括：
[0008]将用户样本集中的用户样本根据预设的判断规则进行筛选并加入结果队列，所述预设的判断规则为判断所述用户样本是否为噪声用户样本；
[0009]将用户样本集中的用户样本根据预设的构建规则构建有序队列，所述预设的构建规则为将不是噪声点的用户样本根据预设的构建规则进行构建有序队列；
[0010]根据预设计算规则对有序队列中的用户样本进行筛选并加入结果队列。
[0011]第二方面，本申请实施例提供一种基于改进的OPTICS密度聚类的银行用户分类装置，所述基于改进的OPTICS密度聚类的银行用户分类装置包括：
[0012]获取模块，用于获取用户样本信息；
[0013]处理模块，用于对所述用户样本信息进行预处理生成用户样本集；
[0014]分析模块，用于通过改进的OPTICS密度聚类对所述用户样本集进行聚类分析得到相应不同的聚类群体，所述改进的OPTICS密度聚类具体包括：
[0015]将用户样本集中的用户样本根据预设的判断规则进行筛选并加入结果队列，所述预设的判断规则为判断所述用户样本是否为噪声用户样本；
[0016]将用户样本集中的用户样本根据预设的构建规则构建有序队列，所述预设的构建规则为将不是噪声点的用户样本根据预设的构建规则进行构建有序队列；
[0017]根据预设计算规则对有序队列中的用户样本进行筛选并加入结果队列。
[0018]第三方面，本申请实施例提供一种计算机设备，所述计算机设备包括：计算机可读存储介质，用于存储程序指令，处理器以及总线执行所述程序指令以实现上述所述的基于改进的OPTICS密度聚类的银行用户分类方法。
[0019]上述基于改进的OPTICS密度聚类的银行用户分类方法、基于改进的OPTICS密度聚类的银行用户分类装置及计算机设备，通过对OPTICS密度聚类进行改进，从而克服了原算法需要对所有数据点多次进行有序队列重排的缺点，并通过预先识别噪声用户样本，从而减少对无关核心用户样本的计算，从而使得计算复杂度降低。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
[0021]图1为本申请实施例提供的基于改进的OPTICS密度聚类的银行用户分类方法的流程图。
[0022]图2为本申请实施例提供的基于改进的OPTICS密度聚类的银行用户分类方法的第一子流程图。
[0023]图3为本申请实施例提供的基于改进的OPTICS密度聚类的银行用户分类方法的第二子流程图。
[0024]图4为本申请实施例提供的基于改进的OPTICS密度聚类的银行用户分类方法的第三子流程图。
[0025]图5为本申请实施例提供的基于改进的OPTICS密度聚类的银行用户分类方法的第四子流程图。
[0026]图6为本申请实施例提供的基于改进的OPTICS密度聚类的银行用户分类方法的第五子流程图。
[0027]图7为本申请实施例提供的基于改进的OPTICS密度聚类的银行用户分类方法的第六子流程图。
[0028]图8为本申请实施例提供的计算机设备的内部结构示意图。
[0029]图9为本申请实施例提供的基于改进的OPTICS密度聚类的银行用户分类装置的示意图。
[0030]图10为本申请实施例提供的分析模块的示意图。
[0031]本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0032]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0033]本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第
四”等(如果存在)是用于区别类似的规划对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，换句话说，描述的实施例根据除了这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，还可以包含其他内容，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于只清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0034]需要说明的是，在本申请中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者多个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本申请要求的保护范围之内。
[0035]请结合参看图1，其为本申请实施例提供的基于改进的OPTICS密度聚类的银行用户分类方法的流程图。基于改进的OPTICS密度聚类的银行用户分类方法具体包括如下步骤S102
‑
S114。
[0036]步骤S102,获取用户样本信息。可以理解地，用户在银行开卡或交易等方式服务器获取到用户的相关信息得到用户样本信息。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于基于改进的OPTICS密度聚类的银行用户分类的银行分类方法，其特征在于，所述基于改进的OPTICS密度聚类的银行用户分类方法包括：获取用户样本信息；对所述用户样本信息进行预处理生成用户样本集；通过改进的OPTICS密度聚类对所述用户样本集进行聚类分析得到相应不同的聚类群体，所述改进的OPTICS密度聚类具体包括：将用户样本集中的用户样本根据预设的判断规则进行筛选并加入结果队列，所述预设的判断规则为判断所述用户样本是否为噪声用户样本；将用户样本集中的用户样本根据预设的构建规则构建有序队列，所述预设的构建规则为将不是噪声点的用户样本根据预设的构建规则进行构建有序队列；根据预设计算规则对有序队列中的用户样本进行筛选并加入结果队列。2.如权利要求1所述的基于改进的OPTICS密度聚类的银行用户分类方法，其特征在于，将用户样本集中的用户样本根据预设的构建规则构建有序队列，所述预设的构建规则为将不是噪声用户样本的用户样本根据预设的构建规则进行构建有序队列具体包括：将用户样本集中的第一个用户样本放入有序队列中；将放入有序队列的第一个用户样本和与所述第一个用户样本的邻域用户样本从用户样本集删除得到第一更新用户样本集；当所述第一更新用户样本集中的第一个用户样本是核心用户样本时，将所述第一更新用户样本集中的第一个用户样本及与所述第一个用户样本的邻域用户样本放入有序队列；将放入有序队列的第一个用户样本和与所述第一个用户样本的邻域用户样本从所述第一更新用户样本集删除得到第二更新用户样本集，直至所述用户样本集中的所有非噪声用户样本都加入有序队列中。3.如权利要求2所述的基于改进的OPTICS密度聚类的银行用户分类方法，其特征在于，将用户样本集中的用户样本根据预设的判断规则进行筛选并加入结果队列，所述预设的判断规则为判断所述用户样本是否为噪声用户样本具体包括：当所述第一更新用户样本集中的第一个用户样本是噪声用户样本时，将所述第一更新用户样本集中的第一个用户样本放入结果队列，直到所述用户样本集中的所有噪声用户样本都加入结果队列中。4.如权利要求3所述的基于改进的OPTICS密度聚类的银行用户分类方法，其特征在于，将用户样本集中的用户样本根据预设的构建规则构建有序队列，所述预设的构建规则为将不是噪声用户样本的用户样本根据预设的构建规则进行构建有序队列具体还包括：当所述第一更新用户样本集中的所述第一个用户样本既不是核心用户样本也不是噪声用户样本时，则获取所述第一个用户样本相对应的核心用户样本，所述既不是核心用户样本也不是噪声用户样本的用户样本为核心用户样本的邻域用户样本；将所述第一个用户样本及相对应所述第一个用户样本的所述核心用户样本及所述核心用户样本的邻域用户样本加入有序队列。5.如权利要求2所述的基于改进的OPTICS密度聚类的银行用户分类方法，其特征在于，根据预设计算规则对有序队列中的用户样本进行筛选并加入结果队列具体包括：判断已加入有序队列中的用户样本是否达到所述预设计算规则中预设用户样本出现
次数及以上；若用户样本在有序队列中出现的次数低于预设用户样本出现次数时，将所述用户样本加入结果队列；若用户样本在有序队列中出现的次数达到预设用...

【专利技术属性】
技术研发人员：王洪波，余涛，杨贵锋，
申请(专利权)人：平安银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：