[发明专利]商户聚类方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种商户聚类方法，其特征在于，所述方法包括：

获取各商户的历史订单数据，根据所述历史订单数据对应的地理位置分区，生成订单分布矩阵；

根据所述订单分布矩阵，得到所述各商户之间的订单相似数据和订单互补数据，其中，所述订单相似数据通过将商户组中的两个商户的订单分布矩阵进行二维卷积处理得到；或，通过计算商户组中的两个商户的订单分布矩阵的哈达玛积，累加计算得到的哈达玛积矩阵的各个元素得到；所述订单互补数据通过获取与商户组中的两个商户的订单分布矩阵对应的卷积矩阵，通过所述卷积矩阵对所述订单分布矩阵进行二维卷积处理，并对得到的两个二维卷积结果求和得到；

获取各所述商户之间的初始距离数据，根据所述订单相似数据和所述订单互补数据，对所述初始距离数据进行更新，得到更新距离数据；

根据所述更新距离数据，对各所述商户进行聚类处理，得到商户聚类结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述订单分布矩阵，得到所述各商户之间的订单相似数据和订单互补数据包括：

获取由任意两个商户构成的商户组；

以所述商户组中的一个商户的订单分布矩阵为另一个商户的订单分布矩阵的卷积核进行二维卷积处理，得到所述商户之间的订单相似数据；

根据所述商户组中商户所在位置对应的地址位置分区，确定所述商户对应的卷积矩阵；

以所述卷积矩阵为卷积核对所述订单分布矩阵进行二维卷积处理，得到卷积结果；

累加所述商户组中的各商户对应的卷积结果，得到所述商户之间的订单互补数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述商户组中商户所在位置对应的地址位置分区，确定所述商户对应的卷积矩阵包括：

获取卷积矩阵权重分布数据；

以商户位置对应的地理位置分区为分布中心，确定所述卷积矩阵权重分布数据对应的目标地理位置分区和非目标地址位置分区；

对各所述目标地理位置分区赋第一权重值，对各所述非目标地址位置分区赋第二权重值，所述第一权重值与所述第二权重值不同；

获取由所述第一权重值和所述第二权重值构成的卷积矩阵。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取各商户的历史订单数据，根据所述历史订单数据对应的地理位置分区，生成订单分布矩阵包括：

获取各商户的历史订单数据以及地理位置分区数据；

根据所述历史订单数据中的派送位置，确定所述历史订单数据对应的地理位置分区；

计算所述商户在各所述地理位置分区对应的订单比例数据；

根据所述订单比例数据，生成订单分布矩阵。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取各所述商户之间的初始距离数据，根据所述订单相似数据和所述订单互补数据，对所述初始距离数据进行更新，得到更新距离数据包括：

获取相似权重、互补权重以及各所述商户之间的初始距离数据；

根据所述订单相似数据和所述相似权重的乘积，确定相似影响量，并根据所述订单互补数据和所述互补权重的乘积，确定互补影响量；

根据所述相似影响量和所述互补影响量之和，确定更新数据量；

根据所述初始距离数据与所述更新数据量的差值，得到所述更新距离数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述更新距离数据，对各所述商户进行聚类处理，得到商户聚类结果包括：

根据各商户间的所述更新距离数据，生成距离矩阵；

根据所述距离矩阵中的元素数值，对所述距离矩阵中的元素进行聚类处理，得到多个类簇；

将同一类簇中各元素对应商户的距离平均值作为新的元素数值，得到更新的距离矩阵，返回根据所述距离矩阵中的元素数值，对所述距离矩阵中的元素进行聚类处理，得到多个类簇的步骤，直至最新的所述距离平均值大于预设的距离阈值；

根据更新的所述距离矩阵中同一类簇包含的各元素对应的商户，确定商户聚类结果。