【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，特别是涉及一种用户聚类方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、随着计算机技术的发展，越来越多的用户使用银行应用程序，银行通过银行应用程序为用户推荐金融产品，为了提高推荐的准确性，需要对用户进行聚类，即将具有相同或者相似特性的用户划分成为一类用户，然后按照用户对应的类别为用户推荐符合用户需求的金融产品。
2、传统技术中，通过使用神经网络模型确定用户对应的类别，神经网路模型基于大量的训练数据，预测用户对应的类别，按照用户对应的类别对用户进行聚类，并未充分考虑各个其他用户的特性，导致用户聚类的准确性较低。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高用户聚类准确性的用户聚类方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种用户聚类方法。所述方法包括：
3、获取初始连接参数值，以及所述初始连接参数值对应的邻近图；所述邻近图中包括多个待划分用户，与每个所述待划分用户连接的其他的待划分用户的数量等于所述初始连接参数值；
4、基于所述邻近图中各个所述待划分用户之间的连接关系，确定所述邻近图对应的极大团；所述极大团中包括多个所述待划分用户，任意两个所述待划分用户之间具有连接关系；
5、基于每个所述极大团中包括的待划分用户，对所述极大团进行聚类处理，得到初始聚类结果；
6、对所述初始聚类结果进行评估，得到所述初始聚类结果对
7、对所述初始连接参数值进行更新，得到更新后的初始连接参数值，重复执行所述获取初始连接参数值，以及所述初始连接参数值对应的邻近图的步骤，直至达到预设循环停止条件，将最大的所述评估值对应的初始聚类结果，确定为目标聚类结果。
8、在一个实施例中，所述获取初始连接参数值，以及所述初始连接参数值对应的邻近图，包括：
9、获取初始连接参数值，以及每个所述待划分用户对应的特征参数集合；
10、针对每个所述待划分用户，基于所述待划分用户对应的特征参数集合和其他的待划分用户对应的特征参数集合，确定所述待划分用户对应的连接用户；所述待划分用户对应的连接用户的数量等于所述初始连接参数值；
11、对所述待划分用户与对应的所述连接用户进行连接，得到所述初始连接参数值对应的邻近图。
12、在一个实施例中，所述针对每个所述待划分用户，基于所述待划分用户对应的特征参数集合和其他的待划分用户对应的特征参数集合，确定所述待划分用户对应的连接用户，包括：
13、针对每个所述待划分用户，确定所述待划分用户对应的特征参数集合与其他的待划分用户对应的特征参数集合之间的余弦相似度，得到所述待划分用户与所述其他的待划分用户之间的特征相似度；
14、对所述特征相似度进行比较，将最大的所述初始连接参数值个特征相似度对应的其他的待划分用户，确定为所述待划分用户对应的连接用户。
15、在一个实施例中，所述获取每个所述待划分用户对应的特征参数集合，包括：
16、获取所述待划分用户对应的初始特征集合；
17、对所述初始特征集合进行数字化处理，得到所述待划分用户对应的初始参数集合；所述初始参数集合中包括多个维度对应的参数值；
18、针对每一个所述维度，对多个所述待划分用户的同一维度的参数值进行标准化处理，得到所述待划分用户的所述维度对应的特征参数；
19、基于所述待划分用户的各个所述维度的特征参数，得到所述待划分用户对应的特征参数集合。
20、在一个实施例中，所述基于每个所述极大团中包括的待划分用户，对所述极大团进行聚类处理，得到初始聚类结果，包括：
21、针对每一个所述极大团，对所述极大团中包括的所述待划分用户进行统计，得到所述极大团对应的统计数量；
22、将所述统计数量相同的极大团进行聚类，得到初始聚类结果。
23、在一个实施例中，所述对所述初始连接参数值进行更新，得到更新后的初始连接参数值，重复执行所述获取初始连接参数值，以及所述初始连接参数值对应的邻近图的步骤，直至达到预设循环停止条件，将最大的所述评估值对应的初始聚类结果，确定为目标聚类结果，包括：
24、获取预设更新步长，将所述初始连接参数值与所述预设更新步长进行融合，得到更新后的初始连接参数值；
25、重复执行所述获取初始连接参数值，以及所述初始连接参数值对应的邻近图的步骤，直至达到预设循环停止条件，得到多个所述初始聚类结果，以及所述初始聚类结果对应的评估值；
26、对所述评估值进行比较，将最大的所述评估值对应的初始聚类结果，确定为目标聚类结果。
27、在一个实施例中，所述目标聚类结果中包括多个聚类集合，每个所述聚类集合中包括多个待划分用户；所述方法还包括：
28、确定每个所述聚类集合对应的目标产品标识；
29、将所述目标产品标识，发送给对应的所述聚类集合中的每个所述待划分用户。
30、第二方面，本申请还提供了一种用户聚类装置。所述装置包括：
31、获取模块，用于获取初始连接参数值，以及所述初始连接参数值对应的邻近图；所述邻近图中包括多个待划分用户，与每个所述待划分用户连接的其他的待划分用户的数量等于所述初始连接参数值；
32、确定模块，用于基于所述邻近图中各个所述待划分用户之间的连接关系，确定所述邻近图对应的极大团；所述极大团中包括多个所述待划分用户，任意两个所述待划分用户之间具有连接关系；
33、聚类模块，用于基于每个所述极大团中包括的待划分用户，对所述极大团进行聚类处理，得到初始聚类结果；
34、评估模块，用于对所述初始聚类结果进行评估，得到所述初始聚类结果对应的评估值；
35、比较模块，用于对所述初始连接参数值进行更新，得到更新后的初始连接参数值，重复执行所述获取初始连接参数值，以及所述初始连接参数值对应的邻近图的步骤，直至达到预设循环停止条件，将最大的所述评估值对应的初始聚类结果，确定为目标聚类结果。
36、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面中任一项所述方法的步骤。
37、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述方法的步骤。
38、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述方法的步骤。
39、上述用户聚类方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，获取初始连接参数值，以及初始连接参数值对应的邻近图，邻近图中的连接关系，表征待划分用户之间的具有相似或者相同的特性，基于邻近本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用户聚类方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取初始连接参数值，以及所述初始连接参数值对应的邻近图，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对每个所述待划分用户，基于所述待划分用户对应的特征参数集合和其他的待划分用户对应的特征参数集合，确定所述待划分用户对应的连接用户，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取每个所述待划分用户对应的特征参数集合，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述极大团中包括的待划分用户，对所述极大团进行聚类处理，得到初始聚类结果，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述初始连接参数值进行更新，得到更新后的初始连接参数值，重复执行所述获取初始连接参数值，以及所述初始连接参数值对应的邻近图的步骤，直至达到预设循环停止条件，将最大的所述评估值对应的初始聚类结果，确定为目标聚类结果，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标聚类结果中包括多个聚类集
8.一种用户聚类装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种用户聚类方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取初始连接参数值，以及所述初始连接参数值对应的邻近图，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对每个所述待划分用户，基于所述待划分用户对应的特征参数集合和其他的待划分用户对应的特征参数集合，确定所述待划分用户对应的连接用户，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取每个所述待划分用户对应的特征参数集合，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述极大团中包括的待划分用户，对所述极大团进行聚类处理，得到初始聚类结果，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述初始连接参数值进行更新，得...
【专利技术属性】
技术研发人员：李娅汝，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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