[发明专利]基于关联规则的房地产客户分析方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种基于关联规则的房地产客户分析方法，其特征在于，包括：

采集客户在线上线下发生的项目访问行为数据，形成原始数据池；

按照预先定义的客户行为数据N元组，将所述原始数据池中的客户行为数据，以客户为单位，映射填入到该客户对应的所述N元组中，对不存在行为数据的组别项设置为空值，对不满足所有组别属性的客户行为数据丢弃；所述N元组包括性别、年龄、工作、家庭成员、资产、来访频率、居住地；

基于已映射填入客户数据的各所述N元组，构建字典顺序前缀树，采用数据挖掘算法对所述字典顺序前缀树各数据项集进行扫描，计算所述数据项集的权值总和，判断所述权值总和与设定最小支持率阈值的大小关系，根据所述大小关系判定所述数据项集是否属于频繁项集，如是，输出频繁项集；

其中，数据挖掘算法的过程包括：

a)设定所设计的最小节点支持率阈值为θ，对行为数据树结构进行扫描，对每种数据项频繁度进行检测；当权重小于θ代表该数据项本身数据样本过小，不推荐继续进行计算，放弃该数据项；同时当该树结构中，超过一半的节点不满足最小支持率阈值θ时，则表示该数据集样本量过低，不推荐继续分析；

b)对于树根节点的第一个子节点A所组成的子树，根据字典顺序树的特点，它已经完全包含了与数据项A相关的所有其他流的完整信息，所以可以深度遍历其子孙节点，并对权重值与最小支持率阈值进行比较，当权重值大于最小支持率阈值时，则判断该节点是属于频繁项集；

c)在遍历比较的过程中，如果其中某个节点不能满足最小支持率阈值条件，即当权重值小于最小支持率阈值时，就不需要对其子孙节点进行拓展，从而节省遍历时间，提高算法搜索效率；

d)当完成搜索之后，就将得到的频繁项集输出，这样就完成了对数据项A相关的频繁项集的挖掘；

e)对于树根节点的第二个子节点B相关的流频繁项集，可以通过深度遍历以B节点为根节点的子树进行获取；依此类推，就可以找到任意节点的频繁项集，并将其输出；

利用关联规则对所述频繁项集进行分析，得到客户购买意向。

2.如权利要求1所述的基于关联规则的房地产客户分析方法，其特征在于，所述采集客户行为数据包括：按照设定时间窗口长度，采集客户行为数据。

3.如权利要求1所述的基于关联规则的房地产客户分析方法，其特征在于，所述根据所述大小关系判定所述数据项集是否属于频繁项集，包括：

在所述权值总和大于等于所述设定最小支持率阈值时，判定所述数据项集属于频繁项集；相反，则判定所述数据项集不属于频繁项集。

4.如权利要求1所述的基于关联规则的房地产客户分析方法，其特征在于，还包括：

若判定所述数据项集不属于频繁项集，则不再对所述数据项集进行子孙节点的扩展。

5.如权利要求1所述的基于关联规则的房地产客户分析方法，其特征在于，所述计算所述数据项集的权值总和包括：

获取与所述数据项集对应的数据频次、权重标准值，计算所述数据频次与所述权重标准值之间的乘积，作为所述数据项集的权值总和。

6.如权利要求5所述的基于关联规则的房地产客户分析方法，其特征在于，所述权重标准值是预先按照行业经验设定的。

7.一种装置，其特征在于，所述装置包括处理器、存储器及通信总线；

所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；

所述处理器用于执行存储器中存储的一个或者多个程序，以实现如权利要求1至6中任一项所述的基于关联规则的房地产客户分析方法的步骤。

8.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1至6中任一项所述的基于关联规则的房地产客户分析方法的步骤。