[发明专利]聚类数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种聚类数据处理方法，其特征在于，包括：

根据目标用户的基本信息获取确定稠密向量表达式；

根据所述目标用户的家庭关系数据和持仓数据生成用户的金融知识图谱，根据所述金融知识图谱生成用户向量表达式；

根据所述目标用户的业务数据确定所述目标用户的业务评分；

根据所述稠密向量表达式、所述用户向量表达式以及所述业务评分生成特征向量；

将所述特征向向量作为输入，通过预设模型得到用户聚类结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据目标用户的基本信息获取确定稠密向量表达式，包括：

通过外部系统获取目标用户的基本信息；

根据所述基本信息确定所述基本信息的对应的稀疏向量；

将所述稀疏向量转换为稠密向量表达式。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基本信息包括：性别、年龄、收入、婚姻状态或民族中的一个或多个目标参数，所述根据所述基本信息确定所述基本信息的对应的稀疏向量，包括：

如果目标参数为连续型变量，则根据所述目标参数的取值范围划分出多个数值区间，使用独热编码表示所述目标参数所在的目标数值区间；

如果目标参数为离散型变量，则使用独热编码表示所述目标参数；

将所述一个或多个目标参数的独热编码按照预设顺序进行排列，得到所述基本信息对应的稀疏向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标用户的家庭关系数据和持仓数据生成用户的金融知识图谱，根据所述金融知识图谱生成用户向量表达式，包括：

通过外部系统获取与所述目标用户关联的家庭关系数据和持仓数据；

抽取用户节点和金融产品节点；

根据所述家庭关系数据和持仓数据，构造节点之间的边，所述节点之间的边包括用户节点与金融产品节点之间的边和用户节点与用户节点之间的边，所述用户节点、所述金融产品节点以及所述节点之间的边组成金融知识图谱；

计算所述目标用户在所述金融知识图谱中的统计分析参数，根据所述统计分析参数确定图谱统计特征向量；

对所述金融知识图谱中多个节点进行向量化学习，得到所述多个节点对应的图谱学习特征向量；

根据所述图谱统计特征向量和所述图谱学习特征向量生成用户向量表达式。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算所述目标用户在所述金融知识图谱中的统计分析参数，根据所述统计分析参数确定图谱特征向量，包括：

计算所述目标用户在所述金融知识图谱中的统计分析参数，所述统计分析参数包括：出度、入度、中心度或聚类系数中的一种或多种；

对每种所述统计分析参数分别进行标准化，根据标准化的统计分析参数确定图谱特征向量。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述目标用户的家庭关系数据和持仓数据生成用户的金融知识图谱之后，还包括：

若所述目标用户缺少家庭关系数据和持仓数据，则获取全部金融知识图谱中节点的平均统计分析参数；

根据所述平均统计分析参数确定所述目标用户的用户向量表达式。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标用户的业务数据确定所述目标用户的业务评分，包括：

获取所述目标用户的业务数据，所述业务数据包括交易数据、合约数据或账本数据中的一种或多种；

根据所述业务数据确定所述目标用户的业务评分，所述业务评分包括资产配置评分、客户流动性评分或保障性评分中的一个或多个。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述稠密向量表达式、所述用户向量表达式以及所述业务评分生成特征向量之前，还包括：

使用数据仓库工具存储所述稠密向量表达式、所述用户向量表达式以及所述业务评分；

通过所述数据仓库工具获取所述稠密向量表达式、所述用户向量表达式以及所述业务评分。