[发明专利]一种用户缴费行为分类方法、装置、设备及可读存储介质

说明书

本发明提供一种用户缴费行为分类方法、装置、设备及可读存储介质，包括：获取用户缴费行为数据，根据用户缴费行为特征，构建特征指标样本集；设定聚类数目K和截断距离，计算特征指标样本集中各样本点的密度和距离，确定每个样本点的决策值；对特征指标样本集内样本点的决策值进行降序排序，选取前K个样本点作为初始聚类中心；根据初始聚类中心，将特征指标样本集中的数据进行聚类，根据聚类结果确定用户缴费行为群体。这样，可以实现用户缴费群体的科学分类，从而支撑差异化、精准化催费策略的制定，提高催费效率，降低催费成本。

技术领域

本发明属于数据分析应用技术领域，尤其涉及一种用户缴费行为分类方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

电费催收作为电力公司的主要工作之一，具有面向用户数量多、客户需求差异大等特点，传统催收方式无法灵活适应电力客户的需求与外在变化形势。目前电费催费业务存在着以下问题：

一是服务质量无法保障。存在催费员业务水平参差不齐、催费方式不恰当等问题，容易导致与客户沟通不畅，存在服务投诉风险，影响供电公司企业形象。此外，随着社会经济发展水平提升，用电客户数量逐年递增，人力催收任务繁重。

二是电费催收效率低。传统电费催收采取“人工+短信”的方式，催费员无法根据客户的服务需求和交费习惯优化催费策略，只能被动性执行传统催费流程。对于联系信息不准确的用户，仅能通过多次短信催收无效后再进行人工电话催收，更或者需要人工上门催收才能获取用户正确的联系方式，催收工作计划性不足；对于交费习惯良好的欠费用户，无法进行筛选分类，进行批量化短信催收，因此催费工作针对性不强，催费员无法实现“一对多”精准管控，精准营销成效不高，电费催收效率低下。

三是电费催收成本高。如用户在网上国网等线上渠道活跃度较高，通过站内信、消息提醒即可实现电费催收目的。而对于自身交费习惯良好的用户及系统内联系信息错误的用户等，进行短信催收本质上也是一种浪费。此外，每年约有大量的欠费用户需催费员上门张贴电费通知单，耗费大量人力物力财力。

因此，亟需提供一种用户缴费行为分类方法，使其能够支撑差异化、精准化催费策略的制定。

发明内容

为了解决上述问题，本发明的第一个方面提供一种用户缴费行为分类方法，通过分析用户缴费特征数据，筛选出用户缴费的特征指标，利用聚类算法设计用户的分群模型，以实现用户缴费群体的科学分类，从而支撑差异化、精准化催费策略的制定，重构电费催收模式，提高催费效率，降低催费成本。

为了实现上述目的，本发明主要包括以下几个方面：

第一方面，本发明实施例提供一种用户缴费行为分类方法，包括：

获取用户缴费行为数据，根据用户缴费行为特征，构建特征指标样本集；

设定聚类数目K和截断距离，计算所述特征指标样本集中各样本点的密度和距离，根据样本点的密度和距离，确定每个样本点的决策值；

对所述特征指标样本集内样本点的决策值进行降序排序，选取前K个样本点作为初始聚类中心；

根据所述初始聚类中心，将特征指标样本集中的数据进行聚类，根据聚类结果确定用户缴费行为群体。

在一种可能的实施方式中，所述用户缴费行为数据包括：用户基础数据和用户缴费相关数据，其中，所述用户基础数据包括用户类型、户名、用户行业、所属站点、年月、所处台区，所述用户缴费相关数据包括缴费渠道、缴费金额、缴费周期、欠费次数、违约用电次数、用户实名制认证情况、电子账单开通情况；

所述用户缴费行为特征包括：缴费次数、时间间隔、最近一次缴费周期、缴费总额、欠费金额占比，违约金总额。