【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于客户分析，特别涉及一种基于需求浓度的客户匹配方法及系统。
技术介绍
1、目前互联网信息服务或互联网购物服务体系体积庞大，内容错综复杂，面对基数庞大的用户群体，人工等传统方式需要花费大量人力、物力、时间成本，对用户群体进行划分，逐步分析相关数据，才能勉强向潜在用户推送相关产品、服务或信息，但是由于其不稳定性和主观性，往往导致目标用户错误，推送服务不准确，让用户无法选择到满意的产品、服务或信息，同时产品、服务或信息也无法推送给合适的用户。因此，有必要在用户和产品、服务或信息之间建立匹配，以提供更好的客户体验、营销效率及信息传达。传统的客户匹配方法通常基于静态的客户属性(如年龄、性别、地理位置)来进行匹配，而这种方法可能无法很好地适应客户需求的动态性和复杂性。
2、公开号为“cn112232891b”的中国专利技术专利公开了一种基于大数据分析的客户匹配方法和装置，其中，所述方法包括：获得第一课程信息；根据所述第一课程信息，获得第一课程对象信息；根据所述第一课程对象信息，获得第一推荐客户信息；根据所述第一推荐客户信息，获得第一客户ip信息；根据所述第一客户ip信息，获得第一客户网络数据；将所述第一课程对象信息、所述第一客户网络数据输入第一训练模型；获得所述第一训练模型的输出信息；判断所述第一关联性数据是否满足第一预定阈值；当满足时，获得第一指令。
3、该方案采用大量数据对神经网络模型进行训练，再使用训练好的神经网络模型计算客户匹配。但是，神经网络训练通常需要大量计算资源，包括gpu和tpu资源，这可
4、为了解决这一问题，提出了一种基于需求浓度的客户匹配方法，该方法允许更好地理解客户需求的变化，以提供更精确的匹配。需求浓度是指客户对某一特定产品、服务或信息的需求程度。在这种方法中，需求浓度将根据客户在特定时间段内的行为和反馈进行动态评估。需求浓度可以通过多种方式衡量，包括客户的搜索历史、点击行为、购买历史、评分和评论等。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于需求浓度的客户匹配方法及系统，旨在解决现有技术计算客户匹配时存在的运营成本高、系统复杂的问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提出的客户匹配方法包括以下步骤：
3、s1：获取客户的个人信息、行为数据及反馈数据；
4、s2：对所述个人信息、行为数据及反馈数据进行清洗，获得清洗数据；
5、s3：从所述清洗数据提取客户特征，根据信息增益为不同的客户特征赋予权重；
6、s4：对于每个产品、服务或信息，将客户特征与相应的权重相结合，使用线性模型计算需求浓度分数，对需求浓度分数进行归一化映射到0到1的范围，得到标准分数；
7、s5：输出每个产品、服务或信息的标准分数，根据标准分数确定客户对它们的需求程度，根据需求程度将客户与特定产品、服务或信息进行匹配。
8、优选地，还包括步骤s6：按设定的时间定期更新需求浓度及客户匹配。
9、优选地，所述客户特征包括搜索的关键词、关键词对应的频率、点击次数、购买历史、评分、评论内容情感分析及投诉内容。
10、优选地，所述信息增益的计算方法为：
11、ig(x)＝h(y)-h(y|x)
12、式中，ig(x)为客户特征x的信息增益，h(y)客户特征x的信息熵，h(y|x)为客户特征x的条件熵，计算方法如下：
13、
14、
15、式中，c为客户特征的数量，p(ci)为每个特征的概率，n为每个特征的取值数量，p(x＝xi)为每个取值为x＝xi的概率，p(y|x＝xicj)为在每个取值下，分类结果的条件概率。
16、优选地，所述线性模型计算需求浓度方法具体为：
17、s41：构建线性模型，所述线性模型的形式为：
18、m＝b0+b1n1+b2n2+…+bnnn
19、式中，m是需求浓度分数，n1，n2，…，nn为客户特征，b0为预设权重常数，b1，b2，…，bn为对应客户特征的权重；
20、s42：使用历史数据来训练线性模型，通过最小二乘法拟合特征和需求浓度之间的关系；
21、s43：评价模型的拟合度，选择均方误差达到设定阈值的模型作为需求浓度计算模型；
22、s44：将待计算权重的客户特征输入需求浓度计算模型，预测客户的需求浓度分数。
23、优选地，所述匹配包括产品推荐、服务推荐、个性化定价及内容定制：
24、所述产品推荐、服务推荐基于需求浓度向客户推荐感兴趣的产品、服务；
25、所述个性化定价根据客户的需求浓度，向不同客户提供个性化的定价策略，以更好地满足不同客户的需求；
26、所述内容定制将客户的需求浓度应用于内容生成，以提供定制化的信息或媒体。
27、优选地，所述清洗包括缺失值处理、重复值处理、异常值处理、数据类型转换及文本数据处理；
28、所述异常值处理首先计算数据集的均值和标准差，将均值与两倍标准差的和作为阈值，将与均值的差值超过五倍阈值的数据确认为异常值；对于异常值，将其替换为正常值，正常值的计算方法为：
29、
30、式中，snor为用于替换异常值的正常值，sexc为异常值，smin为正常范围内的最小值，smax为正常范围内的最大值，smin_a为所有数据中的最小值，smax_a为所有数据中的最大值。
31、优选地，所述文本数据处理用于处理用户的评论及投诉，包括以下步骤：
32、文本清洗，用于去除特殊字符、html标签、非字母字符；
33、文本分词，用于将文本拆分为词语或短语；
34、停用词去除，用于去除常见的无信息词语；
35、词干化或词形还原，用于将词语还原为其基本形式；
36、情感分析，用于分析文本情感。
37、优选地，所述行为数据包括客户的搜索历史、浏览历史、点击行为及购买历史；所述反馈数据包括客户的评分、评论、投诉。
38、相应的，本专利技术还提出一种基于需求浓度的客户匹配系统，所述系统被配置为执行上述的客户匹配方法，包括：
39、数据获取模块，用于获取客户的个人信息、行为数据及反馈数据；
40、数据清洗模块，用于对数据获取模块获取的数据进行清洗，所述清洗包括缺失值处理、重复值处理、异常值处理、数据类型转换及文本数据处理；
41、线性模型，用于根据清洗后的数据计算需求浓度分数；
42、归一化模块，用于将线性模型输出的需求浓度分数进行归一化映射到0到1的范围，得到标准分数；
43、推荐模块，用于输出每个产品、服务或信息的标准分数，根据标准分数确定客户对本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于需求浓度的客户匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于需求浓度的客户匹配方法，其特征在于，还包括步骤S6：按设定的时间定期更新需求浓度及客户匹配。
3.根据权利要求1所述的一种基于需求浓度的客户匹配方法，其特征在于，所述客户特征包括搜索的关键词、关键词对应的频率、点击次数、购买历史、评分、评论内容情感分析及投诉内容。
4.根据权利要求1所述的一种基于需求浓度的客户匹配方法，其特征在于，所述信息增益的计算方法为：
5.根据权利要求1所述的一种基于需求浓度的客户匹配方法，其特征在于，所述线性模型计算需求浓度方法具体为：
6.根据权利要求1所述的一种基于需求浓度的客户匹配方法，其特征在于，所述匹配包括产品推荐、服务推荐、个性化定价及内容定制：
7.根据权利要求1所述的一种基于需求浓度的客户匹配方法，其特征在于，所述清洗包括缺失值处理、重复值处理、异常值处理、数据类型转换及文本数据处理；
8.根据权利要求7所述的一种基于需求浓度的客户匹配方法，其特征在于，所述文本
9.根据权利要求1所述的一种基于需求浓度的客户匹配方法，其特征在于，所述行为数据包括客户的搜索历史、浏览历史、点击行为及购买历史；所述反馈数据包括客户的评分、评论、投诉。
10.一种基于需求浓度的客户匹配系统，其特征在于，所述系统被配置为执行如权利要求1-9任一项所述的客户匹配方法，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于需求浓度的客户匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于需求浓度的客户匹配方法，其特征在于，还包括步骤s6：按设定的时间定期更新需求浓度及客户匹配。
3.根据权利要求1所述的一种基于需求浓度的客户匹配方法，其特征在于，所述客户特征包括搜索的关键词、关键词对应的频率、点击次数、购买历史、评分、评论内容情感分析及投诉内容。
4.根据权利要求1所述的一种基于需求浓度的客户匹配方法，其特征在于，所述信息增益的计算方法为：
5.根据权利要求1所述的一种基于需求浓度的客户匹配方法，其特征在于，所述线性模型计算需求浓度方法具体为：
6.根据权利要求1所述的一种基于需求浓度的客户匹配方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：王清风，郭金辉，郑颖，董煌斌，郭飞锦，蓝满春，郑星原，
申请(专利权)人：福建卓融信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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