申请/专利权人：安徽省征信股份有限公司

申请日：2023-11-14

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117573803B

主分类号：G06F16/33

分类号：G06F16/33;G06F16/36;G06F16/31;G06N5/02;G06Q30/0201

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2024.03.08#实质审查的生效;2024.02.20#公开

摘要：本发明提供了一种基于知识图谱的新客识别方法、装置、存储介质和电子设备，涉及数据处理技术领域。通过先基于存量客户的若干属性信息构建图数据库以及知识图谱；再基于各个属性节点的边指向的所有客户节点的数量，获取知识图谱中各个属性的权重；随后基于潜在新客的若干属性信息获取潜在新客的每个属性与存量客户的所有属性中的最高相似度；进而获取单一潜在新客与单一存量客户的相似度；再获取潜在新客与所有存量客户的相似度；最后基于预设阈值和所有所述潜在新客与所有存量客户的相似度在所有潜在新客中筛选出用于后续发展的新客。对数据量和数据维度的依赖性不高，尤其适合缺少负样本的场景，符合多数实际商业场景的情况。

主权项：1.一种基于知识图谱的新客识别方法，其特征在于，该方法包括：基于多个存量客户的若干属性信息构建图数据库以及对应的知识图谱；所述知识图谱包括客户节点和属性节点，所述属性信息包括普通属性和互斥属性；基于知识图谱中各个属性节点的边指向的所有客户节点的数量，获取知识图谱中各个属性的权重；基于潜在新客的若干属性信息更新图数据库和知识图谱，并获取潜在新客的每个属性与存量客户的所有属性中的最高相似度；基于所述潜在新客的每个属性与存量客户的所有属性中的最高相似度，获取单一潜在新客与单一存量客户的相似度；所述潜在新客的每个属性与存量客户的所有属性中的最高相似度的计算方法为：Sp＝MAXSimp,q其中，Sp表示潜在新客的第p个属性与存量客户的所有属性中的最高相似度；p＝1，2，…，P；P表示潜在新客的属性数量；Simp,q表示潜在新客的第p个属性与存量客户的第q个属性的相似度；q＝1，2，…，Q；Q表示存量客户的属性数量；且当潜在新客的第p个属性和存量客户的第q个属性不属于互斥属性时，Simp,q的计算方法为： 其中，ep表示潜在新客的第p个属性对应的节点在知识图谱中边的数量；eq表示存量客户的第q个属性对应的节点在知识图谱中边的数量；econj表示潜在新客的第p个属性对应的节点与存量客户的第q个属性对应的节点在知识图谱中指向同一客户节点的边数量；当潜在新客的第p个属性和存量客户的第q个属性为互斥属性时，Simp,q的计算方法为：Simp,q＝MAXSimp,k×Simq,k 其中，k＝1，2，…，K，k≠p或q，K表示其他属性的数量；Simp,k表示潜在新客的第p个属性与第k个其他属性的相似度；Simq,k表示存量客户的第q个属性与第k个其他属性的相似度；基于所述单一潜在新客与单一存量客户的相似度获取潜在新客与所有存量客户的相似度；所述单一潜在新客与单一存量客户的相似度的计算方法为： 其中，SimNCz,ECy表示潜在新客NCz与存量客户ECy的相似度；NCz表示第z个潜在新客，ECy表示第y个存量客户；wp表示潜在新客的第p个属性对应的权重，wp∈{w1,w2,…,wi,…:wI}；wq表示存量客户的第q个属性对应的权重，wq∈{w1,w2,…,wi,…:wI}；{w1,w2,…,wi,…:wI}表示知识图谱中所有属性的权重；基于预设阈值和所有所述潜在新客与所有存量客户的相似度在所有潜在新客中筛选出用于后续发展的新客。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽省征信股份有限公司 基于知识图谱的新客识别方法和装置

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