[发明专利]用户类型的确定方法、装置、存储介质以及电子设备

说明书

本申请公开了一种用户类型的确定方法、装置、存储介质以及电子设备。涉及大数据领域。该方法包括：获取目标用户信息，生成表征目标用户信息的目标特征向量；将目标特征向量添加第一向量集合中，得到第三向量集合，将目标特征向量添加第二向量集合中，得到第四向量集合；将第三向量集合输入目标组合模型中进行向量相似度计算，得到第一相似度结果，将第四向量集合输入目标组合模型中进行向量相似度计算，得到第二相似度结果；通过第一相似度结果和第二相似度结果确定与目标特征向量相似度最高的向量集合，得到目标向量集合，并根据目标向量集合确定目标用户的类型。通过本申请，解决了相关技术中人工确定产品的待推广用户的准确率和效率低的问题。

技术领域

本申请涉及大数据领域，具体而言，涉及一种用户类型的确定方法、装置、存储介质以及电子设备。

背景技术

随着消费习惯和模式的不断发展，作为一种基于信用模式下的产品，信用卡不仅能够满足人们在日常生活中的使用需求，也能够极大地提高人们的消费积极性。因此，信用卡已经被越来越多的消费者所接受，并且发卡机构也在通过各种渠道努力推广信用卡。

信用卡的开通流程总体分为发卡和卡启两步。发卡过程一般为，客户通过线下或者线上的方式，填写一些本人的基本信息后，提交信用卡申请到发卡机构。随后，发卡机构会获取到客户的一些基本信息，并对其进行审批。待审批通过后，即可完成对申请人的发卡。而卡启过程一般为，申请人拿到信用卡后，需要到线下发卡机构的网点，办理卡启业务，方可正式使用信用卡进行消费。

在以上两步中，发卡数量在近几年内，已经有了显著的增加。但是实际启用信用卡的数量却仍有不足。为了能够提高信用卡的实际使用率，当前采用的方法为人工确定存在启卡意向的目标用户，并向目标用户进行启卡相关信息和流程的宣传推广。但是，由于用户量和信用卡量的不断提升，导致人工确定待推广用户的准确率大大降低，进而影响推广效率。

针对相关技术中人工确定产品的待推广用户的准确率和效率低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请提供一种用户类型的确定方法、装置、存储介质以及电子设备，以解决相关技术中人工确定产品的待推广用户的准确率和效率低的问题。

根据本申请的一个方面，提供了一种用户类型的确定方法。该方法包括：获取办理目标业务的目标用户的目标用户信息，并生成表征目标用户信息的目标特征向量；将目标特征向量添加第一向量集合中，得到第三向量集合，将目标特征向量添加第二向量集合中，得到第四向量集合，其中，第一向量集合中包含推广成功的用户对应的用户特征向量，第二向量集合中包含推广失败的用户对应的用户特征向量；将第三向量集合输入目标组合模型中进行向量相似度计算，得到第一相似度结果，将第四向量集合输入目标组合模型中进行向量相似度计算，得到第二相似度结果，其中，目标组合模型中包括图卷积网络模型和全连接神经网络模型，第一相似度结果用于表征目标特征向量和第一向量集合中的向量的相似度，第二相似度结果用于表征目标特征向量和第二向量集合中的向量的相似度；通过第一相似度结果和第二相似度结果确定与目标特征向量相似度最高的向量集合，得到目标向量集合，并根据目标向量集合的标签确定目标用户的类型。

可选地，将第三向量集合输入目标组合模型中进行向量相似度计算，得到第一相似度结果包括：在第三向量集合中获取与目标特征向量相关联的用户特征向量，得到多个候选特征向量；通过图卷积网络模型对多个候选特征向量和目标特征向量进行处理，得到目标特征向量对应的目标结果向量；将目标结果向量依次与第三向量集合中的每个用户特征向量的预设结果向量进行组合，得到G个组合向量；将G个组合向量输入全连接神经网络模型中，得到G个第一相似度结果。

可选地，用户信息中包括预设关联属性，在第三向量集合中获取与目标特征向量相关联的用户特征向量，得到多个候选特征向量之前，该方法还包括：根据预设关联属性将第三向量集合中的特征向量进行关联，并根据预设关联属性将第四向量集合中的特征向量进行关联。