申请/专利权人：深圳市万恒科技有限公司

申请日：2023-12-06

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN117575011B

主分类号：G06N5/022

分类号：G06N5/022;G06F40/216;G06Q50/00;G06Q30/0201;G06F18/27;G06F18/243;G06N5/01

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2024.03.08#实质审查的生效;2024.02.20#公开

摘要：本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种基于大数据的客户数据管理方法及系统。该方法包括以下步骤：获取实时客户数据；对实时客户数据进行行为特征分析，以生成客户行为特征数据；对客户行为特征数据进行行为网络构建处理，以构建客户行为网络拓扑结构；对客户行为网络拓扑结构进行隐含关联挖掘，以生成客户数据关联数据；基于客户数据关联数据对客户行为网络拓扑结构进行区域划分，以生成客户属性特征区域；对客户属性特征区域进行上下文关联分析，构建客户数据知识图谱；根据客户数据知识图谱对客户行为特征数据进行关键词频率识别，以获取关键词词频数据。本发明实现了高效、准确的客户数据管理。

主权项：1.一种基于大数据的客户数据管理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取实时客户数据；对实时客户数据进行行为特征分析，以生成客户行为特征数据；对客户行为特征数据进行行为网络构建处理，以构建客户行为网络拓扑结构；步骤S2：对客户行为网络拓扑结构进行隐含关联挖掘，以生成客户数据关联数据；基于客户数据关联数据对客户行为网络拓扑结构进行区域划分，以生成客户属性特征区域；对客户属性特征区域进行上下文关联分析，构建客户数据知识图谱；步骤S3：根据客户数据知识图谱对客户行为特征数据进行关键词频率识别，以获取关键词词频数据；根据关键词词频数据对客户数据知识图谱进行客户倾向演变处理，以生成客户行为倾向数据；通过客户行为倾向数据构建客户行为兴趣倾向图谱；步骤S4：对客户行为特征数据进行决策因素分析，以生成客户感知数据；对客户感知数据进行因素权重计算，生成决策因素权重指数；根据决策因素权重指数对客户感知数据进行矩阵拟合，构建客户感知矩阵；步骤S4的具体步骤为：步骤S41：对客户行为特征数据进行非决策属性数据过滤，以生成目标决策属性数据；步骤S42：利用决策树算法对客户行为特征数据进行决策因素分析，以生成客户感知数据；步骤S43：利用客户决策因素权重计算公式对客户感知数据进行因素权重计算，生成决策因素权重指数；步骤S44：根据决策因素权重指数对客户感知数据进行矩阵拟合，构建客户感知矩阵；其中，步骤S43中的客户决策因素权重计算公式具体为： ；其中，为客户决策因素权重值，为第个决策因素的影响评估指数，为决策因素的总数，为决策因素在当前样本中的总和影响力值，决策因素的最大可能值，为第个决策因素生效的时间间隔，为第个因素产生影响的时机点，为第个因素影响的持续周期，为第个因素的强度值，为决策因素可变动范围，为决策因素产生影响的响应可能性；步骤S5：通过客户感知矩阵及客户行为兴趣倾向图谱进行特征属性深入挖掘，以生成客户个性化属性数据；对客户个性化属性数据进行客户画像动态构建，以生成客户画像；根据实时客户数据对客户画像进行动态优化，以生成动态客户画像；步骤S6：利用动态客户画像对客户行为特征数据进行需求预测，以生成客户需求预测数据；对客户需求预测数据及动态客户画像进行膨胀卷积，以构建客户数字身份模型，执行客户数据管理作业。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳市万恒科技有限公司 一种基于大数据的客户数据管理方法及系统

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