申请/专利权人：杭州火奴数据科技有限公司

申请日：2023-08-16

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN116975539B

主分类号：G06F18/10

分类号：G06F18/10;G06F18/23;G06F18/24;G06F18/2135;G06Q30/0201

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2023.11.17#实质审查的生效;2023.10.31#公开

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于聚类算法的营销数据存储管理系统，包括：数据采集及预处理模块，获取每一个用户归一化后的营销数据；数据降维模块，获取得到降维营销数据；数据聚类存储模块，获取最小个数估计值，获取邻域半径估计值；利用聚类算法进行聚类，并对聚类结果进行标签标记，将数据按照标签进行存储管理。本发明通过对应不同用户进行针对性的降维数据后，提高降维后用户营销数据的稳定分布能力，并根据用户营销数据的分布情况，进行自适应参数的数据分类，进一步提高营销数据的分类准确性，进而实现用户的不同类型分类，有利提高企业营销管理效率。

主权项：1.基于聚类算法的营销数据存储管理系统，其特征在于，该系统包括以下模块：数据采集及预处理模块，用于获取每个用户的所有营销数据，所述营销数据为多维的；数据降维模块，用于根据每个用户的所有营销数据获取每个用户的所有降维营销数据；数据聚类存储模块，用于根据每个用户的营销数据的数量得到聚类算法的最小个数估计值，根据每个用户的降维营销数据得到每个用户的降维营销数据上的分布间隔值，获取降维营销数据的最大分布间隔值，根据每个用户的降维营销数据上的分布间隔值和最大分布间隔值，得到每个用户的间隔比值，根据每个用户的间隔比值、最大分布间隔值以及每个用户的降维营销数据的离散程度得到所有用户的降维营销数据在聚类时的邻域半径估计值；根据最小个数估计值和邻域半径估计值对所有用户的降维营销数据进行聚类得到若干簇类，对聚类后的簇类进行标签标记，将具有相同标签对应用户的营销数据进行存储管理；所述根据每个用户的间隔比值、最大分布间隔值以及每个用户的降维营销数据的离散程度得到所有用户的降维营销数据在聚类时的邻域半径估计值，包括的具体步骤如下：获取第i个用户的降维营销数据的方差，将第i个用户的降维营销数据的方差记为Di，Di记为第i个用户的降维营销数据的离散程度，将Di与Mi的乘积记为Ei，Ei表示第i个用户的降维营销数据在进行聚类时的邻域半径估计值，Mi为第i个用户的间隔比值，进一步地，获取所有用户的降维营销数据在进行聚类时的邻域半径估计值，将所有用户的降维营销数据在进行聚类时的邻域半径估计值的均值记为E，将E与L的乘积记为F，L表示所有用户的降维营销数据上的最大分布间隔值，F表示最终所有用户的降维营销数据在进行聚类时的邻域半径估计值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州火奴数据科技有限公司 基于聚类算法的营销数据存储管理系统

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