[发明专利]基于半监督聚类的地址分配方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于半监督聚类的地址分配方法，其特征在于，所述基于半监督聚类的地址分配方法包括：

获取待分单地址数据，并对所述待分单地址数据进行向量化处理，生成目标待分单地址向量；

获取多个历史地址向量，并基于所述目标待分单地址向量在多个历史地址向量中进行向量提取，得到多个提取后的历史地址向量；

根据所述目标待分单地址向量和所述多个提取后的历史地址向量进行半监督聚类和聚类点过滤，得到目标地址聚类点；

基于所述目标地址聚类点和预置的分配标准，将所述待分单地址数据分配至对应的目标业务员。

2.根据权利要求1所述的基于半监督聚类的地址分配方法，其特征在于，所述获取待分单地址数据，并对所述待分单地址数据进行向量化处理，生成目标待分单地址向量包括：

获取待分单地址数据，并将所述待分单地址数据输入预置的向量化模型中，生成初始待分单地址向量；

采用预置的主分量分析算法对所述初始待分单地址向量进行降维压缩，生成目标待分单地址向量。

3.根据权利要求1所述的基于半监督聚类的地址分配方法，其特征在于，所述获取多个历史地址向量，并基于所述目标待分单地址向量在多个历史地址向量中进行向量提取，得到多个提取后的历史地址向量包括：

获取多个历史地址向量，并分别计算所述多个历史地址向量和所述目标待分单地址向量的距离，生成多个向量距离；

将目标向量距离小于或者等于距离阈值的历史地址向量确定为初始历史地址向量，得到多个初始历史地址向量；

按照向量数量阈值对所述多个初始历史地址向量进行提取，得到多个提取后的历史地址向量。

4.根据权利要求1所述的基于半监督聚类的地址分配方法，其特征在于，所述根据所述目标待分单地址向量和所述多个提取后的历史地址向量进行半监督聚类和聚类点过滤，得到目标地址聚类点包括：

将所述目标待分单地址向量和所述多个提取后的历史地址向量输入提前训练好的半监督聚类模型中进行半监督聚类，生成多个地址聚类点相似度，一个地址聚类点相似度对应一个提取后的历史地址向量；

基于所述多个地址聚类点相似度和所述多个提取后的历史地址向量对多个预置的地址聚类点进行聚类点过滤，得到目标地址聚类点。

5.根据权利要求4所述的基于半监督聚类的地址分配方法，其特征在于，所述将所述目标待分单地址向量和所述多个提取后的历史地址向量输入提前训练好的半监督聚类模型中进行半监督聚类，生成多个地址聚类点相似度，一个地址聚类点相似度对应一个提取后的历史地址向量包括：

基于所述目标待分单地址向量和每个提取后的历史地址向量进行向量计算，生成与每个提取后的历史地址向量对应的新目标地址向量；

基于每个新目标地址向量、每个提取后的历史地址向量、所述目标待分单地址向量和预置的相似度计算公式，进行相似度计算，生成与每个提取后的历史地址向量对应的地址聚类点相似度，得到多个地址聚类点相似度。

6.根据权利要求4所述的基于半监督聚类的地址分配方法，其特征在于，所述基于所述多个地址聚类点相似度和所述多个提取后的历史地址向量对多个预置的地址聚类点进行聚类点过滤，得到目标地址聚类点包括：

过滤掉目标提取后的历史地址向量，得到目标历史地址向量，所述目标提取后的历史地址向量为地址聚类点相似度大于相似度阈值的提取后的历史地址向量；

读取目标历史地址向量的目标聚类点标签，并将所述目标聚类点标签对应的地址聚类点确定为目标地址聚类点。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的基于半监督聚类的地址分配方法，其特征在于，在所述获取待分单地址数据，并对所述待分单地址数据进行向量化处理，生成目标待分单地址向量之前，还包括：

获取聚类点训练数据集和聚类点测试数据集，并基于所述聚类点训练数据集进行模型训练，生成初始半监督聚类模型；

基于所述聚类点测试数据集和所述初始半监督聚类模型进行交叉熵计算和参数调整，生成提前训练好的半监督聚类模型。