[发明专利]一种基于防伪溯源系统的用户群体划分方法及系统

权利要求书

1.一种基于防伪溯源系统的用户群体划分方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：获取用户的特征信息，商品的特征信息和查询的特征信息；

S2：根据获取的信息，利用数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约方法对数据进行预处理,得到的样本集D，D＝{x₁,x₂,...,x_m}包含m个无标记样本，每个样本x_i＝(x_i1；x_i2,...,x_in)是一个n维特征向量，反映了用户的相关特征信息；

S3：根据预处理得到的样本集，利用改进的模糊聚类算法对用户群体进行划分并标记，同时得到分类模型；

S4：根据分类模型对新用户进行划分，并修正模型参数和更新所有用户的划分结果；

S5：发送用户群体划分结果到数据库，分类储存信息。

2.根据权利要求1所述的基于防伪溯源系统的用户群体划分方法，其特征在于，步骤S1中，用户的特征信息包括ID、性别和年龄，商品的特征信息包括种类和价格，查询的特征信息包括查询地理位置、查询时间、真伪情况、查询次数。

3.根据权利要求2所述的基于防伪溯源系统的用户群体划分方法，其特征在于，步骤S2中，具体包括以下步骤：

S2.1：检查各项信息是否为空，如果为空，则直接删除；

S2.2：对输入价格的格式进行统一，价格只保留整数部分，表示货币的符号和小数点皆删除；

S2.3：对自动定位的空间位置提取有用信息，包括省、市、区、街道、门牌号信息；

S2.4：将数据依据一定的规则进行变换，对年龄按照预设的间隔(1-10,11-20，…，101-110)划分为(1，2，…，11)，对地理位置依据城市、农村二元划分为(0、1)。

4.根据权利要求3所述的基于防伪溯源系统的用户群体划分方法，其特征在于，步骤S3中，根据预处理得到的样本集D，利用改进的模糊聚类算法将D划分为k个不相交的簇{C_l|l＝1,2,...,k}，其中且λ_j∈{1,2,...,k}表示的“簇标记”，即包含m个元素的簇标记向量λ_j＝(λ₁,λ₂,...,λ_m)表示聚类的结果，反映了用户群体的划分情况，得到分类模型。