[发明专利]用户流动性识别方法、装置、设备、介质和程序产品

权利要求书

1.一种用户流动性识别方法，其特征在于，包括：

在用户授权后，获取多个用户在第一时间段和第二时间段内的行为数据；

分别提取所述行为数据在第一时间段和第二时间段内的多个行为特征；

基于多个预设的聚类中心和所述多个用户的行为特征，对所述多个用户聚类，得到所述多个用户分别在第一时间段和第二时间段内的用户聚类群体；

统计第一时间段内的各所述用户聚类群体流动至第二时间段的各所述用户聚类群体的流动数量，以表示所述多个用户在第一时间段和第二时间段内的流动情况。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行为数据至少包括用户的最近一次消费、消费频率和消费金额，所述分别提取所述行为数据在第一时间段和第二时间段内的多个行为特征包括：

将所述最近一次消费、消费频率和消费金额输入预没的用户分层模型，计算所述最近一次消费、消费频率和消费金额的分层评分，各所述分层评分分别表示一项所述行为特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别提取所述行为数据在第一时间段和第二时间段内的多个行为特征还包括：

基于所述最近一次消费、消费频率和消费金额的分层评分计算总行为评分，所述总行为评分表示一项所述行为特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述最近一次消费、消费频率和消费金额的分层评分计算总行为评分包括：

计算所述最近一次消费、消费频率和消费金额的分层评分的平方和，得到所述总行为评分。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于多个预设的聚类中心和所述多个用户的行为特征，对所述多个用户聚类，得到所述多个用户分别在第一时间段和第二时间段内的用户聚类群体包括：

分别对于第一时间段和第二时间段内所述多个用户，计算每个用户的行为特征与各所述聚类中心的距离；

将各所述用户分到距离最近的聚类中心所对应的用户聚类群体中，得到所述多个用户分别在第一时间段和第二时间段内的多个用户聚类群体。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

当所述用户聚类群体间的流动数量大于预设阈值时，获取对应的流动用户的行为数据；

分析所述行为数据，以识别用户的流动行为，至少包括：

当所述行为数据中消费频率和/或消费金额在第二时间段相比于第一时间段减少，表明对应的用户在流失；

当所述行为数据中的消费频率和/或消费金额在第二时间段相比于第一时间段增加，表明对应的用户的消费潜力在提升。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

绘制第一时间段和第二时间段各所述用户聚类群体的分布图，以观测所述多个用户在第一时间段和第二时间段内的流动情况。

8.一种用户流动性识别装置，包括：

行为数据获取模块，用于在用户授权后，获取多个用户在第一时间段和第二时间段内的行为数据；

行为特征提取模块，用于分别提取所述行为数据在第一时间段和第二时间段内的多个行为特征；

用户群体聚类模块，用于基于多个预设的聚类中心和所述多个用户的行为特征，对所述多个用户聚类，得到所述多个用户分别在第一时间段和第二时间段内的用户聚类群体；

用户流动数据识别模块，用于统计第一时间段内的各所述用户聚类群体流动至第二时间段的各所述用户聚类群体的流动数量，以表示所述多个用户在第一时间段和第二时间段内的流动情况。

9.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行根据权利要求1～7中任一项所述的用户流动性识别方法。