[发明专利]一种潜在标签挖掘方法和装置

说明书

本发明实施例提供了一种潜在标签挖掘方法和装置，可用于大数据技术领域，所述方法包括：对获取的待挖掘用户的原始数据进行预处理，生成用户位置数据；根据用户位置数据，生成高频位置特征；通过标签挖掘模型对高频位置特征和获取的目标用户的目标位置特征进行匹配，生成待挖掘用户的潜在标签，能够对用户类型进行准确定位，对各指标分配准确权重，从而提高标签挖掘模型的准确度，能够制定出有效营销策略。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别涉及大数据技术领域，尤其涉及一种潜在标签挖掘方法和装置。

背景技术

目前，在传统企业和众多电商通常使用用户细分模型(RFM模型)对用户进行分类预测，从而对不同分类的用户制定不同的营销策略。传统RFM模型是按照经验对各指标的分段对用户进行打分，没有统一、科学的打分标准，导致对用户的分类定位的准确性较差。另外，RFM模型中的消费频率和消费金额存在多重共线性问题，导致各指标权重不准确，从而导致RFM模型的准确度较低，无法制定出有效营销策略。

发明内容

本发明的一个目的在于提供一种潜在标签挖掘方法，能够对用户类型进行准确定位，对各指标分配准确权重，从而提高标签挖掘模型的准确度，能够制定出有效营销策略。本发明的另一个目的在于提供一种潜在标签挖掘装置。本发明的再一个目的在于提供一种计算机可读介质。本发明的还一个目的在于提供一种计算机设备。

为了达到以上目的，本发明一方面公开了一种潜在标签挖掘方法，包括：

对获取的待挖掘用户的原始数据进行预处理，生成用户位置数据；

根据用户位置数据，生成高频位置特征；

通过标签挖掘模型对高频位置特征和获取的目标用户的目标位置特征进行匹配，生成待挖掘用户的潜在标签。

优选的，对获取的待挖掘用户的原始数据进行预处理，生成用户位置数据，包括：

根据待挖掘用户的用户标识码，对原始数据进行划分，生成用户标识码对应的原始数据；

对用户标识码对应的原始数据进行清洗，生成用户位置数据。

优选的，用户位置数据包括时间和位置坐标；高频位置特征包括待挖掘高频位置；

根据用户位置数据，生成高频位置特征，包括：

根据预设周期对时间和位置坐标进行统计，生成待挖掘用户在每个位置坐标下的位置频率；

按照位置频率对位置坐标进行排序；

选取出第一指定排序位置的待挖掘高频位置。

优选的，高频位置特征包括待挖掘高频行政编码；

根据用户位置数据，生成高频位置特征，包括：

查询出位置坐标对应的行政编码；

统计每个行政编码的数量，并按照统计出的数量对行政编码进行排序；

选取出第二指定排序位置的待挖掘高频行政编码。

优选的，高频位置特征包括待挖掘差异度特征；目标位置特征包括目标最高频位置；

根据用户位置数据，生成高频位置特征，包括：

根据排序后的位置坐标中选取出待挖掘最高频位置；

通过加权欧式距离公式，根据目标最高频位置和待挖掘最高频位置，生成待挖掘差异度特征。

优选的，在通过标签挖掘模型对高频位置特征和获取的目标用户的目标位置特征进行匹配，生成待挖掘用户的潜在标签之前，还包括：