[发明专利]一种基于历史交易信息的用户分类管理方法

权利要求书

1.一种基于历史交易信息的用户分类管理方法，其特征在于，所述方法包括：

采集每个用户的历史交易信息，所述每个用户的历史交易信息包含每个用户购买的商品类型以及对每种类型商品的购买时间，根据每个用户的历史交易信息得到每个用户的第一完全无向图；

对每个用户的第一完全无向图进行修建得到每个用户的第二完全无向图，根据所有用户的第二完全无向图得到每个用户的具有多样的消费习惯用户集合；根据每个用户的具有多样的消费习惯用户集合得到用户之间的从属程度；

根据用户之间的从属程度构建用户消费关系完全无向图，根据用户消费关系完全无向图得到多个用户类型；

所述根据每个用户的历史交易信息得到每个用户的第一完全无向图的方法，包括：

在所有用户历史交易信息集合中获取所有用户购买的商品类型集合，获取每个用户的对每种类型商品的购买时间，将所述商品类型集合中任意两种类型商品的随机组合得到商品类型对，根据每个用户对每个商品类型对中两种类型商品的购买时间得到所述商品类型对的间隔时间值集合，所述间隔时间值集合包含多个间隔时间值，对商品类型对的多个间隔时间值进行统计得到购买间隔时间直方图，根据购买间隔时间直方图得到所述商品类型对的时间间隔值平均值，获取间隔时间值集合中包含间隔时间值的总个数记为商品类型对的第一数量；将商品类型对的第一数量和时间间隔值平均值构成二维向量记为权值向量；

以每种类型商品为节点，以权值向量为边权值构建第一完全无向图；

所述对每个用户的第一完全无向图进行修建得到每个用户的第二完全无向图的方法，包括：

将所述用户的第一完全无向图中第一边的边删除得到中间完全无向图，所述第一边是指无向图中边权值其中一个元素为0的边，将中间完全无向图中孤立的节点删除得到第二完全无向图；

所述根据所有用户的第二完全无向图得到每个用户的具有多样的消费习惯用户集合的方法，包括：

获取每个用户第二完全无向图的边的个数，根据所有用户的第二完全无向图的边的个数对所有用户从小到大排列得到第一用户序列，将每个用户位置次序大于所述用户的所有用户构成的集合记为每个用户的具有多样的消费习惯用户集合，所述每个用户的具有多样的消费习惯用户集合由多个具有多样的消费习惯用户构成；

所述根据每个用户的具有多样的消费习惯用户集合得到用户之间的从属程度的方法，包括：

将所述用户第二完全无向图与每个多样的消费习惯用户的第二完全无向图中相同的子图拆分出来得到相同子图集合，将相同子图集合中同一子图构成子图对，得到多个子图对，每个子图对中两个子图的对应边的边权值相减得到差值向量，将差值向量中两个维度的值相乘得到的乘积值作为所述子图对每个对应边的综合差异，根据综合差异得到所述子图对每个对应边的匹配值，将子图对所有对应边的匹配值求均值得到每个子图对的第一匹配值，将相同子图集合中所有子图对的第一匹配值的均值作为所述用户与每个多样的消费习惯用户的从属程度，即用户之间的从属程度；

所述根据用户之间的从属程度构建用户消费关系完全无向图，包括：

以每个用户为节点，以用户之间的从属程度为边权值构建完全无向图，记为用户消费关系完全无向图；

所述根据用户消费关系完全无向图得到多个用户类型的方法，包括：

利用最大流对用户消费关系完全无向图进行分割得到多个分割块，将每个分割块的所有节点对应的用户作为一种用户类型，得到多个用户类型。