[发明专利]基于网上商城的用户类别分析方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种基于网上商城的用户类别分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待分类的用户网上商城消费特征数据；

将所述待分类的用户网上商城消费特征数据输入至预先建立的用户类别分析模型计算得到用户类别；其中，所述预先建立的用户类别分析模型是采用无监督异常检测算法和聚类算法对历史的用户网上商城消费特征数据进行学习训练得到的。

2.根据权利要求1所述的基于网上商城的用户类别分析方法，其特征在于，在获取待分类的用户网上商城消费特征数据的步骤中，包括：

获取待分类的用户网上商城初始消费特征数据；

对所述取待分类的用户网上商城初始消费特征数据进行清理，去除0或空字段数据、以及异常值数据，得到待分类的用户网上商城消费特征数据。

3.根据权利要求1所述的基于网上商城的用户类别分析方法，其特征在于，所述用户类别分析模型的建立，包括：

获取历史的用户网上商城消费特征数据；

对所述历史的用户网上商城消费特征数据进行统计分析，对应得到每个历史用户的各消费特征；

将每个历史用户的各述消费特征输入至所述无监督异常检测算法，对应得到每个历史用户的消费分值；

将每个历史用户的消费分值输入至聚类算法中，确定分类阈值；

根据所述分类阈值对历史的用户打上标签。

4.根据权利要求3所述的基于网上商城的用户类别分析方法，其特征在于，所述无监督异常检测算法为孤立森林算法。

5.根据权利要求4所述的基于网上商城的用户类别分析方法，其特征在于，所述聚类算法为K-means聚类算法。

6.根据权利要求3所述的基于网上商城的用户类别分析方法，其特征在于，获取历史的用户网上商城消费特征数据的步骤中，包括：

获取历史的用户网上商城初始消费特征数据；

对所述历史的用户网上商城初始消费特征数据进行清理，去除0或空字段数据、以及异常值数据，得到所述历史的用户网上商城消费特征数据。

7.一种权利要求3所述的基于网上商城的用户类别分析方法，其特征在于，对所述历史的用户网上商城消费特征数据进行统计分析，对应得到每个历史用户的各消费特征的步骤中，包括：

对所述历史的用户网上商城消费特征数据进行统计分析，得到每个历史用户的消费次数、消费金额、消费商品类型数、消费平均时间差以及支付种类。

8.一种基于网上商城的用户类别分析装置，其特征在于，包括：

特征数据获取模块，用于获取待分类的用户网上商城消费特征数据；

用户类别获得模块，用于将所述待分类的用户网上商城消费特征数据输入至预先建立的用户类别分析模型计算得到用户类别；其中，所述预先建立的用户类别分析模型是采用无监督异常检测算法和聚类算法对历史的用户网上商城消费特征数据进行学习训练得到的。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-7所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-7所述方法的步骤。