申请/专利权人：深圳索信达数据技术有限公司

申请日：2021-07-05

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN113538020B

主分类号：G06Q30/02

分类号：G06Q30/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.26#授权;2021.11.09#实质审查的生效;2021.10.22#公开

摘要：本发明公开了获取客群特征关联度方法、系统、存储介质和电子装置，该方法包括：获取用户样本集合和每个用户样本成为目标用户的概率标签，根据概率标签将用户样本集合划分为多个客群；计算每个用户样本的每个用户特征的贡献值；根据贡献值和贡献值阈值，确定每个用户样本的主要用户特征，主要用户特征用于表示每个用户样本被预测为目标用户的主要原因；获取客群中的每个用户样本的主要用户特征为客群的用户特征数据集，在用户特征数据集中计算主要用户特征之间的关联度，关联度用于根据用户的部分用户特征预测用户的主要用户特征。本发明有效解决了解决机器学习算法中样本分类原因不明的问题。

主权项：1.一种获取客群特征关联度方法，其特征在于，包括：获取用户样本集合，所述样本集合包括多个用户样本，每个用户样本包括多个用户特征，所述用户特征用于表示所述用户样本的用户画像；获取所述每个用户样本成为目标用户的概率标签，根据所述概率标签将所述用户样本集合划分为多个客群；计算每个用户样本的每个用户特征的贡献值，所述贡献值用于衡量所述用户特征对所述用户样本被预测为所述目标用户的贡献程度；根据所述贡献值和贡献值阈值，确定每个用户样本的主要用户特征，所述主要用户特征用于表示所述每个用户样本被预测为所述目标用户的主要原因；获取所述客群中的每个用户样本的主要用户特征为所述客群的用户特征数据集，在所述用户特征数据集中计算所述主要用户特征之间的关联度，所述关联度用于根据待预测用户的部分用户特征和所述待预测用户所在客群，预测所述待预测用户的主要用户特征，所述在所述用户特征数据集中计算所述主要用户特征之间的关联度，包括：在所述用户特征数据集中获取所述主要用户特征，计算所述主要用户特征之间的支持度和置信度，并分别根据所述支持度和所述置信度，设定对应的支持度阈值和置信度阈值；根据所述支持度阈值和所述置信度阈值，求出所述主要用户特征之间的关联度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳索信达数据技术有限公司 获取客群特征关联度方法、装置、存储介质和电子装置

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