[发明专利]一种基于客户特征的分组推荐方法及其装置有效
| 申请号： | 201811319239.X | 申请日： | 2018-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN109408562B | 公开（公告）日： | 2021-11-26 |
| 发明（设计）人： | 许青林;罗炜平;陈烈锋 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06Q30/02;G06Q40/02 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 510060 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于客户特征的分组推荐方法及其装置，包括：获取多个历史客户的特征信息并对其预处理，得到对应于各个历史客户的数据点，组成待分组数据集；计算各个数据点周围的数据点密度，选取数据点密度最大的前N个数据点作为初始密度峰值点；分别对各个初始密度峰值点进行聚类，得到以各个初始簇；将每个初始簇与对应的推荐数据进行链接；接收新客户的特征信息后对其进行预处理，得到对应于新客户的数据点；确定新客户所属的初始簇，并调用其所属的初始簇链接的推荐数据进行显示。本发明能够根据各个数据点的数据点密度自动筛选聚类中心，不依赖于人工选择，工作人员的工作量小，且提高了聚类分组的准确性，推荐效果更好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 客户 特征 分组 推荐 方法 及其 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于客户特征的分组推荐方法，其特征在于，包括：获取多个历史客户的特征信息并对其预处理，得到对应于各个历史客户的数据点，组成待分组数据集；计算各个数据点周围的数据点密度，选取数据点密度最大的前N个数据点作为初始密度峰值点；分别对各个所述初始密度峰值点进行聚类，得到以各个所述初始密度峰值点为中心的初始簇；将每个所述初始簇与对应的推荐数据进行链接；接收新客户的特征信息后对其进行预处理，得到对应于所述新客户的数据点；确定所述新客户所属的初始簇，并调用其所属的初始簇链接的推荐数据进行显示。
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