[发明专利]智能确定用户消费水平的方法和装置

权利要求书

1.一种智能确定用户消费水平的方法，其特征在于，包括：

获取目标用户的标签数据，所述标签数据包括稳定数据和波动数据，所述稳定数据包括性别数据和年龄数据，所述波动数据包括客单价和购买频率，所述客单价为所述目标用户在预定时间内购买商品的平均价格，所述购买频率为所述目标用户在所述预定时间内购买商品的频次；

使用消费水平判断模型对所述标签数据进行分析，得到所述目标用户的消费水平，其中，所述消费水平判断模型为使用多组数据通过机器学习训练出来的，所述多组数据中的每组数据均包括：用户的所述标签数据和所述用户的所述消费水平。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其特征在于，使用消费水平判断模型对所述标签数据进行分析，得到所述目标用户的消费水平，包括：

根据所述标签数据确定对应的分组，任意一种所述标签数据包括至少两个所述分组；

根据所述分组确定所述目标用户的同类用户组，所述同类用户组为所述分组相同的所述用户的集合，所述目标用户的所述同类用户组与所述目标用户的所述标签数据一一对应；

根据所述同类用户组确定所述目标用户与各消费水平的重合度，所述重合度为参考消费水平对应的同类用户的人数与所述同类用户的总人数的比值，所述参考消费水平与所述消费水平一一对应且所述参考消费水平为第三方根据用户的消费数据确定的；

根据所述重合度计算所述目标用户的各所述消费水平的置信分，所述置信分为所述消费水平下所述目标用户的各所述标签数据对应的重合度与对应的所述标签数据的权重的乘积之和；

确定所述置信分最高的所述消费水平为所述目标用户的消费水平。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述重合度计算所述目标用户处于各所述消费水平的置信分，包括：

计算所述标签数据对应的重合度和对应的所述权重的乘积，得到所述标签数据对应的各所述消费水平的置信度；

计算所述消费水平下各所述标签数据对应的所述置信度之和，得到所述消费水平的置信分。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在使用消费水平判断模型对所述标签数据进行分析，得到所述目标用户的消费水平之后，所述方法还包括：

获取所述用户的所述参考消费水平；

根据各所述用户的所述消费水平和所述参考消费水平确定重合比例，所述重合比例为所述参考消费水平与所述消费水平相同的所述用户的人数与所述用户的总人数的比值；

根据所述重合比例确定所述消费水平判断模型是否合格。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述重合比例确定所述消费水平判断模型是否合格，包括：

在所述重合比例大于预定比例的情况下，确定所述消费水平判断模型合格；

在所述重合比例小于或者等于所述预定比例的情况下，确定所述消费水平判断模型不合格。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在根据所述重合比例确定所述消费水平判断模型是否合格之后，所述方法还包括：

在所述消费水平判断模型不合格的情况下，调整所述权重和/或调整所述标签数据的种类。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述稳定数据还包括收入数据、城市消费梯度数据和手机价格数据，所述城市消费梯度为根据所述用户所在城市的人均消费确定的，所述波动数据还包括视频vip购买频次数据、视频vip购买金额数据、奢侈品购买次数数据和奢侈品购买金额数据。