一种基于用户聚类簇的产品推荐方法和相关装置与流程

1.本技术涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种基于用户聚类簇的产品推荐方法和相关装置。


背景技术：

2.近年来，随着移动定位服务和云计算技术的发展，采集和处理移动定位信息已成为现实。采集和处理用户的移动定位信息实际上是采集和处理用户的时空信息，而时空信息主要来自不同感知设备的位置信息和时间信息。
3.现有技术中，可以通过多个用户的多个时空信息实现多个用户的聚类得到用户聚类簇，用户聚类簇中的不同用户具有时空信息层面上的相似性，以此进行使用产品的推荐，从而实现产品推荐。
4.然而，在银行等交易场景中，采用上述现有技术进行产品推荐，仅考虑多个用户在时空信息层面上的相似性，用户聚类簇中的不同用户很可能并不具备交易信息层面上的相似性，从而导致产品推荐的准确性较差。


技术实现要素：

5.有鉴于此，本技术实施例提供一种基于用户聚类簇的产品推荐方法和相关装置，大大提高产品推荐的准确性。
6.第一方面，本技术实施例提供了一种基于用户聚类簇的产品推荐方法，所述方法包括：
7.间隔预设时间段获取多个用户的多个交易时空信息；所述多个交易时空信息包括多个位置信息、多个交易信息和多个时间信息；
8.对所述多个位置信息、所述多个交易信息和所述多个时间信息进行预处理，获得多个预处理后的交易时空信息；
9.根据所述多个预处理后的交易时空信息对所述多个用户进行聚类，获得多个用户聚类簇；
10.针对每个用户聚类簇，根据所述用户聚类簇中用户的使用产品，向所述用户聚类簇中用户推荐使用率大于预设阈值的使用产品。
11.可选的，所述对所述多个位置信息、所述多个交易信息和所述多个时间信息进行预处理，获得多个预处理后的交易时空信息，包括：
12.对所述多个位置信息和所述多个交易信息进行加密处理，获得多个加密后的位置信息和多个加密后的交易信息；
13.根据所述多个加密后的位置信息、所述多个加密后的交易信息和所述多个时间信息，获得所述多个预处理后的交易时空信息。
14.可选的，所述对所述多个位置信息和所述多个交易信息进行加密处理，获得多个加密后的位置信息和多个加密后的交易信息，包括：
15.对所述多个位置信息进行偏移加密处理，获得所述多个加密后的位置信息；
16.对所述多个交易信息进行脱敏加密处理，获得所述多个加密后的交易信息。
17.可选的，所述根据所述多个加密后的位置信息、所述多个加密后的交易信息和所述多个时间信息，获得所述多个预处理后的交易时空信息，包括：
18.对所述多个加密后的位置信息、所述多个加密后的交易信息和所述多个时间信息进行信息提取，确定多个提取后的位置信息、多个提取后的交易信息和多个提取后的时间信息；
19.根据所述多个提取后的位置信息、所述多个提取后的交易信息和所述多个提取后的时间信息，获得所述多个预处理后的交易时空信息。
20.可选的，所述对所述多个加密后的位置信息、所述多个加密后的交易信息和所述多个时间信息进行信息提取，确定多个提取后的位置信息、多个提取后的交易信息和多个提取后的时间信息，具体为：
21.从所述多个加密后的位置信息、所述多个加密后的交易信息和所述多个时间信息中，确定多个发生变化的位置信息、多个发生变化的交易信息和多个发生变化时间信息；
22.提取所述多个发生变化的位置信息、所述多个发生变化的交易信息和所述多个发生变化时间信息，确定为所述多个提取后的位置信息、多个提取后的交易信息和多个提取后的时间信息。
23.可选的，所述交易信息包括交易类型信息和交易金额信息。
24.可选的，所述位置信息包括经度信息和纬度信息。
25.第二方面，本技术实施例提供了一种基于用户聚类簇的产品推荐装置，所述装置包括：获取单元、预处理单元、聚类单元和推荐单元；
26.所述获取单元，用于间隔预设时间段获取多个用户的多个交易时空信息；所述多个交易时空信息包括多个位置信息、多个交易信息和多个时间信息；
27.所述预处理单元，用于对所述多个位置信息、所述多个交易信息和所述多个时间信息进行预处理，获得多个预处理后的交易时空信息；
28.所述聚类单元，用于根据所述多个预处理后的交易时空信息对所述多个用户进行聚类，获得多个用户聚类簇；
29.所述推荐单元，用于针对每个用户聚类簇，根据所述用户聚类簇中用户的使用产品，向所述用户聚类簇中用户推荐使用率大于预设阈值的使用产品。
30.第三方面，本技术实施例提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器以及存储器：
31.所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
32.所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行上述第一方面所述的基于用户聚类簇的产品推荐方法。
33.第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行上述第一方面所述的基于用户聚类簇的产品推荐方法。
34.与现有技术相比，本技术至少具有以下优点：
35.采用本技术实施例的技术方案，首先，间隔预设时间段获取多个用户的包括多个
位置信息、多个交易信息和多个时间信息的多个交易时空信息；其次，对多个位置信息、多个交易信息和多个时间信息进行预处理，得到多个预处理后的交易时空信息；然后，根据多个预处理后的交易时空信息对多个用户进行聚类，得到多个用户聚类簇；最后，针对每个用户聚类簇，根据用户聚类簇中用户的使用产品，向用户聚类簇中用户推荐使用率大于预设阈值的使用产品。可见，不仅获取多个用户的包括多个位置信息和多个时间信息的多个时空信息，还获取多个用户的多个交易信息组合得到多个用户的交易时空信息，通过多个预处理后的交易时空信息实现多个用户的聚类，得到多个用户聚类簇，每个用户聚类簇中的不同用户不仅具备时空信息层面上的相似性，而且具备交易信息层面上的相似性，以此进行使用率大于预设阈值的使用产品的推荐，大大提高产品推荐的准确性。
附图说明
36.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对本技术实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
37.图1为本技术实施例中一种应用场景所涉及的系统框架示意图；
38.图2为本技术实施例提供的一种基于用户聚类簇的产品推荐方法的流程示意图；
39.图3为本技术实施例提供的一种基于用户聚类簇的产品推荐装置的结构示意图。
具体实施方式
40.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
41.现阶段，可以通过多个用户的多个时空信息实现多个用户的聚类得到用户聚类簇，用户聚类簇中的不同用户具有时空信息层面上的相似性，以此进行使用产品的推荐，从而完成产品推荐。但是，经过研究发现，在银行等交易场景中，采用上述现有技术进行产品推荐，仅考虑多个用户在时空信息层面上的相似性，用户聚类簇中的不同用户很可能并不具备交易信息层面上的相似性，从而导致产品推荐的准确性较差。
42.为了解决这一问题，在本技术实施例中，间隔预设时间段获取多个用户的包括多个位置信息、多个交易信息和多个时间信息的多个交易时空信息；对多个位置信息、多个交易信息和多个时间信息进行预处理，得到多个预处理后的交易时空信息；根据多个预处理后的交易时空信息对多个用户进行聚类，得到多个用户聚类簇；针对每个用户聚类簇，根据用户聚类簇中用户的使用产品，向用户聚类簇中用户推荐使用率大于预设阈值的使用产品。可见，不仅获取多个用户的包括多个位置信息和多个时间信息的多个时空信息，还获取多个用户的多个交易信息组合得到多个用户的交易时空信息，通过多个预处理后的交易时空信息实现多个用户的聚类，得到多个用户聚类簇，每个用户聚类簇中的不同用户不仅具备时空信息层面上的相似性，而且具备交易信息层面上的相似性，以此进行使用率大于预设阈值的使用产品的推荐，大大提高产品推荐的准确性。
43.举例来说，本技术实施例的场景之一，可以是应用到如图1所示的场景中。该场景包括服务器101和用户设备集合102，用户设备集合102包括多个用户的用户设备，每个用户的用户设备采集该用户的交易时空信息，服务器101与用户设备集合102交互，执行本技术实施例提供的实施方式实现产品推荐。
44.首先，在上述应用场景中，虽然将本技术实施例提供的实施方式的动作描述由服务器101执行；但是，本技术实施例在执行主体方面不受限制，只要执行了本技术实施例提供的实施方式所公开的动作即可。
45.其次，上述场景仅是本技术实施例提供的一个场景示例，本技术实施例并不限于此场景。
46.下面结合附图，通过实施例来详细说明本技术实施例中基于用户聚类簇的产品推荐方法和相关装置的具体实现方式。
47.示例性方法
48.参见图2，示出了本技术实施例中一种基于用户聚类簇的产品推荐方法的流程示意图。在本实施例中，所述方法例如可以包括以下步骤：
49.步骤201：间隔预设时间段获取多个用户的多个交易时空信息；所述多个交易时空信息包括多个位置信息、多个交易信息和多个时间信息。
50.由于现有技术中，通过多个用户的多个时空信息实现多个用户的聚类得到用户聚类簇，用户聚类簇中的不同用户具有时空信息层面上的相似性，以此进行使用产品的推荐，从而实现产品推荐。但是，经过研究发现，在银行等交易场景中，采用上述现有技术进行产品推荐，仅考虑多个用户在时空信息层面上的相似性，用户聚类簇中的不同用户很可能并不具备交易信息层面上的相似性，从而导致产品推荐的准确性较差。
51.本技术实施例中，考虑到在银行等交易场景中，会产生大量具有交易信息的时空信息，则间隔预设时间段不仅需要获取多个用户的多个位置信息和多个时间信息，作为多个用户的多个时空信息，还需要获取其具有的多个交易信息，组合得到多个用户的交易时空信息。
52.在本技术实施例一种可选的实施方式中，考虑到位置以经纬度表示更加准确，则位置信息需要包括经度信息和纬度信息；交易信息需要明确交易行为所属的交易类型和交易金额，则交易信息需要包括交易行为中的交易类型信息和交易金额信息。
53.步骤202：对所述多个位置信息、所述多个交易信息和所述多个时间信息进行预处理，获得多个预处理后的交易时空信息。
54.本技术实施例中，在步骤202获取多个用户的多个交易时空信息之后，多个交易时空信息中的多个位置信息、多个交易信息和多个时间信息并非可以后续直接使用的，还需要对多个位置信息、多个交易信息和所述多个时间信息进行预处理，获得多个预处理后的交易时空信息。
55.在步骤202具体实现时，考虑到多个交易时空信息中的多个位置信息和多个交易信息具有一定的保密性；因此，首先，需要对多个交易时空信息中的多个位置信息和多个交易信息进行加密处理，得到多个加密后的位置信息和多个加密后的交易信息；然后，基于多个加密后的位置信息、多个加密后的交易信息和多个时间信息，可以组合得到多个预处理后的交易时空信息。即，在本技术实施例一种可选的实施方式中，所述步骤202例如可以包
括如下步骤2021-步骤2022：
56.步骤2021：对所述多个位置信息和所述多个交易信息进行加密处理，获得多个加密后的位置信息和多个加密后的交易信息。
57.在步骤2021具体实现时，对多个位置信息进行加密处理具体可以是对多个位置信息进行偏移加密处理，对多个交易信息进行加密处理具体可以是多个交易信息进行脱敏加密处理。因此，在本技术实施例一种可选的实施方式中，所述步骤2021例如可以包括如下步骤a-步骤b：
58.步骤a：对所述多个位置信息进行偏移加密处理，获得所述多个加密后的位置信息。
59.例如，设置一个预设偏移量，对多个位置信息中的经度信息进行基于预设偏移量的偏移加密处理，对多个位置信息中的纬度信息进行基于预设偏移量的偏移加密处理，获得多个加密后的位置信息。
60.步骤b：对所述多个交易信息进行脱敏加密处理，获得所述多个加密后的交易信息。
61.例如，对多个交易信息中的交易金额信息进行脱敏加密处理时，采用基于线性单调递增函数的脱敏加密处理方法，比如取三次根号的方法等等。
62.步骤2022：根据所述多个加密后的位置信息、所述多个加密后的交易信息和所述多个时间信息，获得所述多个预处理后的交易时空信息。
63.在步骤2022具体实现时，考虑多个加密后的位置信息、多个加密后的交易信息和多个时间信息的数据量特别大，对数据量特别大的多个加密后的位置信息、多个加密后的交易信息和多个时间信息进行后续的聚类处理时，需要消耗较多的计算资源和计算成本；基于此，为了节约后续聚类处理所需的计算资源和计算成本，首先，需要对多个加密后的位置信息、多个加密后的交易信息和多个时间信息进行信息提取，以得到数据量相对较小的多个提取后的位置信息、多个提取后的交易信息和多个提取后的时间信息；然后，基于多个提取后的位置信息、多个提取后的交易信息和多个提取后的时间信息，可以组合得到多个预处理后的交易时空信息。因此，在本技术实施例一种可选的实施方式中，所述步骤2022例如可以包括如下步骤c-步骤d：
64.步骤c：对所述多个加密后的位置信息、所述多个加密后的交易信息和所述多个时间信息进行信息提取，确定多个提取后的位置信息、多个提取后的交易信息和多个提取后的时间信息。
65.在步骤c具体实现时，对多个加密后的位置信息、多个加密后的交易信息和多个时间信息进行信息提取时，需要采用选取特征信息的方法进行信息提取，特征信息定义为发生变化的信息，能够很好地对信息的结构进行描述；基于此，从多个加密后的位置信息、多个加密后的交易信息和多个时间信息中，确定多个发生变化的位置信息、多个发生变化的交易信息和多个发生变化时间信息并提取，以得到多个提取后的位置信息、多个提取后的交易信息和多个提取后的时间信息。因此，在本技术实施例一种可选的实施方式中，所述步骤c例如可以包括如下步骤c1-步骤c2：
66.步骤c1：从所述多个加密后的位置信息、所述多个加密后的交易信息和所述多个时间信息中，确定多个发生变化的位置信息、多个发生变化的交易信息和多个发生变化时
间信息。
67.步骤c2：提取所述多个发生变化的位置信息、所述多个发生变化的交易信息和所述多个发生变化时间信息，确定为所述多个提取后的位置信息、所述多个提取后的交易信息和所述多个提取后的时间信息。
68.步骤d：根据所述多个提取后的位置信息、所述多个提取后的交易信息和所述多个提取后的时间信息，获得所述多个预处理后的交易时空信息。
69.步骤203：根据所述多个预处理后的交易时空信息对所述多个用户进行聚类，获得多个用户聚类簇。
70.本技术实施例中，在步骤202获得多个预处理后的交易时空信息之后，由于交易时空信息中不仅包括时空信息而且包括交易信息，因此，通过多个用户的多个预处理后的交易时空信息对多个用户进行聚类，可以得到多个用户聚类簇，每个用户聚类簇中的不同用户不仅具备时空信息层面上的相似性，而且具备交易信息层面上的相似性。
71.步骤204：针对每个用户聚类簇，根据所述用户聚类簇中用户的使用产品，向所述用户聚类簇中用户推荐使用率大于预设阈值的使用产品。
72.本技术实施例中，在步骤203获得多个用户聚类簇之后，在每个用户聚类簇中的不同用户不仅具备时空信息层面上的相似性，而且具备交易信息层面上的相似性的基础上，基于此，考虑用户聚类簇中用户的使用产品，向用户聚类簇中用户推荐使用率大于预设阈值的使用产品，能够大大提高产品推荐的准确性。
73.通过本实施例提供的各种实施方式，首先，间隔预设时间段获取多个用户的包括多个位置信息、多个交易信息和多个时间信息的多个交易时空信息；其次，对多个位置信息、多个交易信息和多个时间信息进行预处理，得到多个预处理后的交易时空信息；然后，根据多个预处理后的交易时空信息对多个用户进行聚类，得到多个用户聚类簇；最后，针对每个用户聚类簇，根据用户聚类簇中用户的使用产品，向用户聚类簇中用户推荐使用率大于预设阈值的使用产品。可见，不仅获取多个用户的包括多个位置信息和多个时间信息的多个时空信息，还获取多个用户的多个交易信息组合得到多个用户的交易时空信息，通过多个预处理后的交易时空信息实现多个用户的聚类，得到多个用户聚类簇，每个用户聚类簇中的不同用户不仅具备时空信息层面上的相似性，而且具备交易信息层面上的相似性，以此进行使用率大于预设阈值的使用产品的推荐，大大提高产品推荐的准确性。
74.示例性装置
75.参见图3，示出了本技术实施例中一种基于用户聚类簇的产品推荐装置的结构示意图。在本实施例中，所述装置例如具体可以包括：获取单元301、预处理单元302、聚类单元303和推荐单元304；
76.所述获取单元301，用于间隔预设时间段获取多个用户的多个交易时空信息；所述多个交易时空信息包括多个位置信息、多个交易信息和多个时间信息；
77.所述预处理单元302，用于对所述多个位置信息、所述多个交易信息和所述多个时间信息进行预处理，获得多个预处理后的交易时空信息；
78.所述聚类单元303，用于根据所述多个预处理后的交易时空信息对所述多个用户进行聚类，获得多个用户聚类簇；
79.所述推荐单元304，用于针对每个用户聚类簇，根据所述用户聚类簇中用户的使用
产品，向所述用户聚类簇中用户推荐使用率大于预设阈值的使用产品。
80.在本技术实施例一种可选的实施方式中，所述预处理单元302，具体用于：
81.对所述多个位置信息和所述多个交易信息进行加密处理，获得多个加密后的位置信息和多个加密后的交易信息；
82.根据所述多个加密后的位置信息、所述多个加密后的交易信息和所述多个时间信息，获得所述多个预处理后的交易时空信息。
83.在本技术实施例一种可选的实施方式中，所述预处理单元302，具体用于：
84.对所述多个位置信息进行偏移加密处理，获得所述多个加密后的位置信息；
85.对所述多个交易信息进行脱敏加密处理，获得所述多个加密后的交易信息。
86.在本技术实施例一种可选的实施方式中，所述预处理单元302，具体用于：
87.对所述多个加密后的位置信息、所述多个加密后的交易信息和所述多个时间信息进行信息提取，确定多个提取后的位置信息、多个提取后的交易信息和多个提取后的时间信息；
88.根据所述多个提取后的位置信息、所述多个提取后的交易信息和所述多个提取后的时间信息，获得所述多个预处理后的交易时空信息。
89.在本技术实施例一种可选的实施方式中，所述预处理单元302，具体用于：
90.从所述多个加密后的位置信息、所述多个加密后的交易信息和所述多个时间信息中，确定多个发生变化的位置信息、多个发生变化的交易信息和多个发生变化时间信息；
91.提取所述多个发生变化的位置信息、所述多个发生变化的交易信息和所述多个发生变化时间信息，确定为所述多个提取后的位置信息、所述多个提取后的交易信息和所述多个提取后的时间信息。
92.在本技术实施例一种可选的实施方式中，所述交易信息包括交易类型信息和交易金额信息。
93.在本技术实施例一种可选的实施方式中，所述位置信息包括经度信息和纬度信息。
94.通过本实施例提供的各种实施方式，首先，间隔预设时间段获取多个用户的包括多个位置信息、多个交易信息和多个时间信息的多个交易时空信息；其次，对多个位置信息、多个交易信息和多个时间信息进行预处理，得到多个预处理后的交易时空信息；然后，根据多个预处理后的交易时空信息对多个用户进行聚类，得到多个用户聚类簇；最后，针对每个用户聚类簇，根据用户聚类簇中用户的使用产品，向用户聚类簇中用户推荐使用率大于预设阈值的使用产品。可见，不仅获取多个用户的包括多个位置信息和多个时间信息的多个时空信息，还获取多个用户的多个交易信息组合得到多个用户的交易时空信息，通过多个预处理后的交易时空信息实现多个用户的聚类，得到多个用户聚类簇，每个用户聚类簇中的不同用户不仅具备时空信息层面上的相似性，而且具备交易信息层面上的相似性，以此进行使用率大于预设阈值的使用产品的推荐，大大提高产品推荐的准确性。
95.此外，本技术实施例中还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器以及存储器：
96.所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
97.所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行上述实施例所述的基于用户聚
类簇的产品推荐方法。
98.本技术实施例中还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行上述实施例所述的基于用户聚类簇的产品推荐方法。
99.本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
100.专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
101.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
102.以上所述，仅是本技术的较佳实施例而已，并非对本技术作任何形式上的限制。虽然本技术已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本技术。任何熟悉本领域的技术人员，在不脱离本技术技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的方法和技术内容对本技术技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本技术技术方案的内容，依据本技术的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本技术技术方案保护的范围内。