[发明专利]聚类处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种聚类处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取待聚类对象的聚类特征，其中，所述聚类特征包括以下特征中的一种或多种：所述待聚类对象的属性特征、所述待聚类对象的行为特征和所述待聚类对象的指标特征；根据所述待聚类对象的聚类特征对于所述待聚类对象进行聚类处理，得到通用聚类结果；获取预设聚类目标指标元素，并根据所述预设聚类目标指标元素对所述通用聚类结果进行修正。该技术方案考虑了丰富、全面的聚类特征得到通用聚类结果，同时还基于具体应用场景的目标特征对于通用聚类结果进行修正，从而能够基于有效聚类结果为用户提供个性化、差异化的服务，进而提高用户的满意度。

技术领域

本发明实施例涉及数据处理技术领域，具体涉及一种聚类处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着互联网技术的发展，购物、交易、咨询、查询等很多用户日常行为几乎都通过互联网来完成，网络用户数量及相应的用户数据均呈现激增上涨的趋势。随之而来的是，用户数量、用户数据的海量化发展给客户营销、精细化运营、风险识别、个性化管控等诸多业务的差异化服务带来了很大的困难。因此，如何更好地挖掘用户特征，如何对于海量用户进行有效聚类，进而更好地为用户提供个性化、差异化的服务是业界亟需解决的问题。

现有技术中通常采用两种聚类方法，一种是基于业务逻辑和先验知识的聚类方法，该方法主要通过人为主观设定的一些规则对用户进行聚类；另一种是基于无监督算法，对海量数据标签进行算法聚类的方法。这两种方法都具有非常明显的弊端，前者由于主观经验驱动，所以刻画用户类别的角度较为局限，特征指标维度较低，对用户特征的挖掘有限并且存在偏差，不能全面、客观地反映用户真实的特征；而后者正好相反，纯数据、算法驱动的用户聚类，往往会导致类别数量过多或过低，不利于聚类结果的利用。

发明内容

本发明实施例提供一种聚类处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

第一方面，本发明实施例中提供了一种聚类处理方法。

具体的，所述聚类处理方法，包括：

获取待聚类对象的聚类特征，其中，所述聚类特征包括以下特征中的一种或多种：所述待聚类对象的属性特征、所述待聚类对象的行为特征和所述待聚类对象的指标特征；

根据所述待聚类对象的聚类特征对于所述待聚类对象进行聚类处理，得到通用聚类结果；

获取预设聚类目标指标元素，并根据所述预设聚类目标指标元素对所述通用聚类结果进行修正。

结合第一方面，本发明实施例在第一方面的第一种实现方式中，所述根据所述待聚类对象的聚类特征对于所述待聚类对象进行聚类处理，得到通用聚类结果，包括：

对所述待聚类对象的聚类特征进行预处理；

确定最优聚类数量；

根据预处理得到的聚类特征和最优聚类数量，对于所述待聚类对象进行聚类处理，得到通用聚类结果。

结合第一方面和第一方面的第一种实现方式，本发明实施例在第一方面的第二种实现方式中，所述确定最优聚类数量，包括：

对于所述待聚类对象进行不同聚类数量的预聚类处理；

对于某一预聚类处理，计算某一待聚类对象的类内相似度和类间相似度；

根据该待聚类对象的类内相似度和类间相似度，计算该待聚类对象的聚类评价系数；

计算待聚类对象的聚类评价系数总和；

将聚类评价系数总和最大值对应的聚类数量确定为最优聚类数量。