[发明专利]一种用户分层的方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种用户分层的方法，其特征在于，所述方法包括：

针对每一用户，按照服务提供方所属的业务类型映射的统计周期，获取该用户在所述业务类型下的所述统计周期内的目标行为的数据；

根据所述目标行为的数据，得到该用户的第一特征数据、第二特征数据以及第三特征数据，其中，所述第一特征数据是该用户最后一次做出所述目标行为的时间，所述第二特征数据是该用户在所述统计周期内做出所述目标行为的次数，所述第三特征数据是该用户在所述统计周期内使用的总虚拟资源；

根据每一所述用户对应的所述第一特征数据、所述第二特征数据以及所述第三特征数据，确定各所述用户中特征相同的特征数据对应的分裂点，其中，所述分裂点用于针对每一种特征数据，将所有的所述用户划分为两组；

基于确定的各所述分裂点，对所有的所述用户进行分层，得到每一层级对应的用户名单。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每一所述用户对应的所述第一特征数据、所述第二特征数据以及所述第三特征数据，确定各所述用户中特征相同的特征数据对应的分裂点，包括：

针对每一所述用户，分别对该用户的所述第一特征数据、所述第二特征数据以及所述第三特征数据进行归一化处理，将各归一化处理的结果作为该用户对应的样本数据，其中，所述样本数据包括：所述第一特征数据对应的第一类型的分量、所述第二特征数据对应的第二类型的分量以及所述第三特征数据对应的第三类型的分量；

对所有的所述样本数据进行聚类处理，得到所有的所述样本数据对应的初始分类结果；

利用所述初始分类结果，确定各所述样本数据中类型相同的分量对应的分裂点。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别对该用户的所述第一特征数据、所述第二特征数据以及所述第三特征数据进行归一化处理，将各归一化处理的结果作为该用户对应的样本数据，包括：

利用各所述第一特征数据中的最大值和最小值，对该用户对应的所述第一特征数据进行归一化处理，将归一化处理的结果作为该用户对应的所述第一类型的分量；

利用各所述第二特征数据中的最大值和最小值，对该用户对应的所述第二特征数据进行归一化处理，将归一化处理的结果作为该用户对应的所述第二类型的分量；

利用各所述第三特征数据中的最大值和最小值，对该用户对应的所述第三特征数据进行归一化处理，将归一化处理的结果作为该用户对应的所述第三类型的分量。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所有的所述样本数据进行聚类处理，得到所有的所述样本数据对应的初始分类结果，包括：

对所有的所述样本数据进行密度聚类，以确定所有的所述样本数据对应的密度聚类簇数；

判断所述密度聚类簇数是否符合预先设置的聚类规则，根据判断结果，确定所有的所述样本数据对应的目标聚类簇数；

按照所述目标聚类簇数，对所有的所述样本数据进行均值聚类，得到各簇对应的样本数据集合；

将各簇对应的所述样本数据集合以及该样本数据集合对应的簇心，作为所述初始分类结果，其中，所述簇心为所述样本数据集合对应的三维空间内的中心点坐标，所述三维空间是指所述第一类型的分量、所述第二类型的分量以及所述第三类型的分量构成的三维坐标空间。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述判断所述密度聚类簇数是否符合预先设置的聚类规则，根据判断结果，确定所有的所述样本数据对应的目标聚类簇数，包括：

计算所述密度聚类簇数与预先存储的聚类簇数的差值；

依据预先设置的聚类阈值，判断所述差值的绝对值是否小于所述聚类阈值；

若所述差值的绝对值小于所述聚类阈值，则将所述密度聚类簇数作为所述目标聚类簇数；

若所述差值的绝对值大于或者等于所述聚类阈值，则将所述聚类簇数作为所述目标聚类簇数。