[发明专利]客户资源的分配方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种客户资源的分配方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标人员的成功客户特征向量集；

对所述成功客户特征向量集进行聚类分群，得到多个成功客户特征向量聚类集；

从所述多个成功客户特征向量聚类集中获取成功客户特征向量的数量最多的所述成功客户特征向量聚类集，得到所述成功客户特征向量集对应的最佳成功客户特征向量聚类集；

获取待分配的客户特征向量集；

根据所述最佳成功客户特征向量聚类集和所述待分配的客户特征向量集进行聚类分群，得到多个待分析的客户特征向量聚类集；

分别对所述多个待分析的客户特征向量聚类集中每个待分析的客户特征向量聚类集进行归属于所述最佳成功客户特征向量聚类集的数量统计，得到所述多个待分析的客户特征向量聚类集各自对应的最佳成功客户特征向量数量；

从所述多个待分析的客户特征向量聚类集各自对应的所述最佳成功客户特征向量数量中找出最大的所述最佳成功客户特征向量数量，根据最大的所述最佳成功客户特征向量数量对应的所述待分析的客户特征向量聚类集，得到所述目标人员的目标客户集。

2.根据权利要求1所述的客户资源的分配方法，其特征在于，所述对所述成功客户特征向量集进行聚类分群，得到多个成功客户特征向量聚类集的步骤，包括：

分别对所述成功客户特征向量集中的每个成功客户特征向量进行局部密度计算，得到所述成功客户特征向量集的所有所述成功客户特征向量各自对应的第一待分析局部密度；

分别对所述成功客户特征向量集的每个所述成功客户特征向量对应的所述第一待分析局部密度进行高局部密度的确定和最小欧氏距离的确定，得到所述成功客户特征向量集的所有所述成功客户特征向量各自对应的待分析的第一高局部密度最小欧氏距离；

分别将所述成功客户特征向量集的每个所述成功客户特征向量对应的所述第一待分析局部密度和所述待分析的第一高局部密度最小欧氏距离进行相乘计算，得到所述成功客户特征向量集的所有所述成功客户特征向量各自对应的第一待分析密度距离；

采用第一预设数量从所述成功客户特征向量集的所有所述成功客户特征向量各自对应的所述第一待分析密度距离中获取所述第一待分析密度距离，得到所述成功客户特征向量集对应的多个第一目标聚类中心；

根据所述成功客户特征向量集对应的多个第一目标聚类中心和所述成功客户特征向量集的所有所述成功客户特征向量各自对应的所述第一待分析局部密度进行聚类分群，得到所述成功客户特征向量集对应的多个第一目标聚类中心各自对应的所述成功客户特征向量聚类集。

3.根据权利要求2所述的客户资源的分配方法，其特征在于，所述分别对所述成功客户特征向量集中的每个成功客户特征向量进行局部密度计算，得到所述成功客户特征向量集的所有所述成功客户特征向量各自对应的第一待分析局部密度的步骤，包括：

分别对所述成功客户特征向量集中的所有所述成功客户特征向量进行两两之间的欧氏距离计算，得到所述成功客户特征向量集对应的待处理的欧氏距离集合；

分别根据所述成功客户特征向量集对应的所述待处理的欧氏距离集合对所述成功客户特征向量集中的每个所述成功客户特征向量进行局部密度计算，得到所述成功客户特征向量集的所有所述成功客户特征向量各自对应的所述第一待分析局部密度；

第一待分析局部密度的计算公式ρ_i为：

其中，ρ_i是所述成功客户特征向量集的第i个所述成功客户特征向量对应的所述第一待分析局部密度；m是所述成功客户特征向量集中所述成功客户特征向量的数量；d_c是预设的截断距离，是一个常量；d_ij是所述成功客户特征向量集的第i个所述成功客户特征向量和第j个所述成功客户特征向量之间的所述待处理的欧氏距离；x是自变量，也就是d_ij-d_c；当d_ij-d_c小于0时确定X_(x)等于1，否则确定X_(x)等于0。