[发明专利]聚类数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种聚类数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：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，根据金融知识图谱生成用户向量表达式；根据目标用户的业务数据确定目标用户的业务评分；根据稠密向量表达式、用户向量表达式以及业务评分生成特征向量；将特征向向量作为输入，通过预设模型得到用户聚类结果。能够根据稠密向量表达式、用户向量表达式以及业务评分确定得到特征向量，此时特征向量能够全面的表示用户特征。使用该特征向量进行聚类时，能够更加准确的对用户进行聚类，提高聚类准确性。

技术领域

本发明实施例涉及金融数据处理技术，尤其涉及一种聚类数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着金融行业发展，用户的金融行为越来越多样。金融机构在为用户提供服务时，需要根据用户自身条件以及在售业务进行推荐。为了能够更加准确的为用户推送，可以将海量客户划分成不同的客群，根据客户所属客群对客户进行个性化的金融产品推荐服务。

但是，目前用户聚类的过程中，尝尝出现用户聚类不准确的问题，导致聚类效果欠佳。

发明内容

本发明提供一种聚类数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质，以实现提高聚类准确性。

第一方面，本发明实施例提供了一种聚类数据处理方法，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，根据金融知识图谱生成用户向量表达式；

根据目标用户的业务数据确定目标用户的业务评分；

根据稠密向量表达式、用户向量表达式以及业务评分生成特征向量；

将特征向向量作为输入，通过预设模型得到用户聚类结果。

第二方面，本发明实施例还提供了一种聚类数据处理装置，包括：

稠密向量确定模块，用于根据目标用户的基本信息获取确定稠密向量表达式；

用户向量表达式生成模块，用于根据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，根据金融知识图谱生成用户向量表达式；

评分模块，用于根据目标用户的业务数据确定目标用户的业务评分；

特征向量生成模块，用于根据稠密向量表达式、用户向量表达式以及业务评分生成特征向量；

聚类模块，用于将特征向向量作为输入，通过预设模型得到用户聚类结果。

第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现如本申请实施例所示的聚类数据处理方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如本申请实施例所示的聚类数据处理方法。