[发明专利]客群数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质

说明书

本申请公开了一种客群数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质，接收客群数据处理指令，根据所述客群数据处理指令获取待放大客群数据；基于所述待放大客群数据进行客群数据放大，得到召回客群数据；对所述召回客群数据进行客群数据排序，得到目标客群数据。本申请先对客群数据处理指令中的待处理客群数据进行客群数据放大，得到客群放大后的召回客群数据，可以长期高效地由待处理客群数据批量产出召回客群数据，再对召回客群数据进行客群数据排序，以对客群数据中的客户进行排序，使批量产出的客户为优质客户，得到目标客群数据，可以精准地对目标客群数据进行针对性推广，提高智能营销的效率。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种客群数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着机器学习和人工智能方法的普及，智能营销技术广泛应用于客群定位、潜客挖掘和精准营销等领域。针对营销客群的名单筛选，除传统的人工条件筛选外，主要采用的方法有：基于标签的协同过滤、标签扩散、基于社交关系的扩散、基于聚类的扩散、目标人群分类方法等。筛选时有基于实时场景，基于在线实时推荐系统，对不同用户画像群做推荐的；也有基于离线推荐流程，做客户精准预测的。但是，上述方法作为目前智能营销领域客群名单筛选的智能化方案，均无法长期高效地产出批量优质营销客户名单，使得当前智能营销的效率较低。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种客群数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决当前智能营销的效率较低的技术问题。

为实现上述目的，本申请实施例提供一种客群数据处理方法，所述客群数据处理方法包括：

接收客群数据处理指令，根据所述客群数据处理指令获取待放大客群数据；

基于所述待放大客群数据进行客群数据放大，得到召回客群数据；

对所述召回客群数据进行客群数据排序，得到目标客群数据。

优选地，所述基于所述待放大客群数据进行客群数据放大，得到召回客群数据的步骤包括：

基于所述客群数据处理指令中的处理场景进行客群数据过滤，得到第一客群数据；

基于所述待放大客群数据对所述第一客群数据进行客群数据采样，得到样本客群数据，并在所述第一客群数据中滤除所述样本客群数据，得到第二客群数据；

对所述第二客群数据进行样本量评估，基于评估结果进行客群数据放大，得到召回客群数据。

优选地，所述对所述第二客群数据进行样本量评估，基于评估结果进行客群数据放大，得到召回客群数据的步骤包括：

将所述第二客群数据的样本量与预设样本量阈值进行对比，得到评估结果；

若所述评估结果为所述第二客群数据的样本量大于或等于所述预设样本量阈值，则基于训练后的召回模型对所述第二客群数据进行客群数据召回，得到召回客群数据。

优选地，所述基于训练后的召回模型对所述第二客群数据进行客群数据召回，得到召回客群数据的步骤包括：

对所述样本客群数据进行聚类，得到种子用户中心；

基于训练后的召回模型对所述第二客群数据与所述种子用户中心进行距离计算，得到客群距离信息；

根据所述客群距离信息对所述第二客群数据进行客群数据召回，得到召回客群数据。

优选地，所述将所述第二客群数据的样本量与预设样本量阈值进行对比，得到评估结果的步骤之后，还包括：

若所述评估结果为所述第二客群数据的样本量小于所述预设样本量阈值，则将所述第二客群数据确定为召回客群数据。