[发明专利]获取客户间的关联关系的方法、装置、设备及介质

说明书

本发明公开了一种获取客户间的关联关系的方法，所述方法包括：采集预设时间段的客户数据以及数据关联的标签，并根据采集到的标签将采集到的客户数据进行分析，将其中的异常数据剔除；计算剔除异常数据后的客户数据与关联因子的权重，并计算剔除异常数据后的客户数据的标签分数；根据预设的白名单配置信息设置剔除异常数据后的客户数据中的白名单；根据预设关联规则对计算权重、标签分数及设置白名单后的客户数据进行建团处理，获得客户关联关系团。本发明还公开了一种获取客户间的关联关系的装置、设备及计算机可读存储介质。本发明能够更快更准确地算出客户间的多种关联关系；提高处理客户间的多种关联关系的速度，提高响应速度。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种获取客户间的关联关系的方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

目前，随着社会的发展和人们安全意识的提高，人们逐渐意识到保险及理财的重要性，越来越多的人加入了购买保险和理财产品的行列。

在人们购买保险及理财产品时，系统需要对购买者的诚信及风险进行评估，因此，需要对客户间的关联关系进行计算，现有技术中，计算客户间的关联关系的处理过程是通过编写Hadoop的MapReduce任务批量处理得到客户间的关联关系，然后将计算得到的关联关系保存至HIVE中，而通过编写Hadoop的MapReduce计算客户间的关联关系，一是代码编写过程繁琐，二是任务运行时效性不高，导致数据处理的速度缓慢，并且HIVE无法完整表达客户间的关联关系，导致贷款客户间的关系数据没有得到充分挖掘，很难用于审批人员的风险分析。

发明内容

本发明的主要目的在于提出一种获取客户间的关联关系的方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决客户关联关系的数据处理的速度缓慢，且处理得到的关联关系挖掘不充分，难以用于审批人员的风险分析的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种获取客户间的关联关系的方法，所述方法包括：

采集预设时间段的客户数据以及数据关联的标签，并根据采集到的标签将采集到的客户数据进行分析，将其中的异常数据剔除；

计算剔除异常数据后的客户数据与关联因子的权重，并计算剔除异常数据后的客户数据的标签分数；

根据预设的白名单配置信息设置剔除异常数据后的客户数据中的白名单；

根据预设关联规则对计算权重、标签分数及设置白名单后的客户数据进行建团处理，获得客户关联关系团。

可选地，所述采集预设时间段的客户数据以及数据关联的标签，并根据采集到的标签将采集到的数据进行分析，将其中的异常数据剔除的步骤包括：

根据接收到的job指令、预设时间段及标签数据，采集对应的客户数据及数据关联的标签；

判断采集到的客户数据是否包含预设字段，或符合预设规则；

若采集到的客户数据包含预设字段，或符合预设规则，则将包含预设字段，或符合预设规则的客户数据剔除。

可选地，所述计算剔除异常数据后的客户数据与关联因子的权重的步骤包括：

将各个关联因子与各个客户数据的具体参数进行对比；

若在客户数据的具体参数中对比到与关联因子一致的关联因子，则查询所述一致的关联因子对应的权重，并将所述关联因子的开关状态设置为开；

将查询到的权重进行相加，获得客户数据对应的关联因子的权重总和。

可选地，所述计算剔除异常数据后的客户数据的标签分数的步骤包括：

将各个负面标签与各个客户数据的具体参数进行对比；