CN108876465A - 一种对商户进行经营模式分群的方法、装置和服务器 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例公开了一种对商户进行经营模式分群的方法、装置和服务器，利用买家交易信息反向确定商户的经营模式，丰富了对商户进行群体分类的方法，为商户的经营特征刻画提供了更多的有效特征。

Description

一种对商户进行经营模式分群的方法、装置和服务器

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种对商户进行经营模式分群的方法、装置和服务器。

背景技术

随着社会的发展，超市、饭店、电影院等线下支付场景对用户通过智能通信终端进行费用支付的接受度越来越高，在线下支付场景中，商户需要提供资质信息给支付技术的提供者，以便在收款时能够向用户展示收费标识或者扫描用户的支付标识。

随着支持线下支付的商户越来越多，线下支付场景发生的交易次数也越来越高，这就要求更加准确地对各类商户的经营模式进行定位，以更好地服务各类商户。

发明内容

本发明了提供了一种对商户进行经营模式分群的方法、装置和服务器。

第一方面，本说明书实施例提供了一种对商户进行经营模式分群的方法，包括：

获取商户的买家交易信息；

根据所述买家交易信息，确定所述商户的经营点信息，并进一步确定所述商户的经营圈信息；

根据所述经营圈信息和经营类型样本，对所述商户进行经营模式分群。

第二方面，本说明书实施例提供了对商户进行经营模式分群的装置，包括：

获取单元，用于获取商户的买家交易信息；

确定单元，用于根据所述买家交易信息，确定所述商户的经营点信息，并进一步确定所述商户的经营圈信息；

分群单元，用于根据所述经营圈信息和经营类型样本，对所述商户进行经营模式分群。

第三方面，本说明书实施例提供了一种服务器，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第一方面任一项所述方法的步骤。

第四方面，本说明书实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面任一项所述方法的步骤。

本说明书实施例有益效果如下：

由于采用了根据商户的买家交易信息确定商户的经营圈信息，并根据经营圈信息和经营类型样本对商户进行经营模式分群的技术方案，利用买家交易信息反向确定商户的经营模式，丰富了对商户进行群体分类的方法，为商户的经营特征刻画提供了更多的有效特征。

附图说明

图1为本说明书实施例提供的对商户进行经营模式分群的方法的流程图；

图2为本说明书实施例提供的确定出商户的经营圈信息的示意图；

图3为本说明书实施例提供的对商户进行经营模式分群的装置的模块图；

图4为本说明书实施例提供的服务器的结构示意图。

具体实施方式

为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本说明书实施例的技术方案做详细的说明，应当理解本说明书实施例以及实施例中的具体特征是对本说明书实施例技术方案的详细的说明，而不是对本说明书技术方案的限定，在不冲突的情况下，本说明书实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。

请参考图1，图1为本说明书实施例提供的对商户进行经营模式分群的方法的流程图，如图1所示，该方法包括：

S102：获取商户的买家交易信息；

例如，以商户为一个饭店为例，来饭店吃饭的人都使用智能通信终端进行付款，这样即形成了买家交易信息，可以从以下两方面来获取买家交易信息：一方面是在买家通过智能通信终端进行付款时，也即只要买家付款即能够获取到买家交易信息，另一方面是在商户收款时，也即商户完成收款同样能够获取到买家交易信息，在此就不再赘述了。

需要说明的是，在实际应用中，获取商户的买家交易信息可以是实时进行，也可以不是实时的行为，例如可以是从一存储区域中复制的买家交易信息，或者可以是接收某一数据源发送的买家交易信息，在此不做限制。

S104：根据买家交易信息，确定商户的经营点信息，并进一步确定商户的经营圈信息；

具体来讲，S102中获取的买家交易信息的收款方都是饭店，这样，即可以从这些买家交易信息的交易地点中确定出该饭店的经营点信息，也即饭店收款时的地点信息，一般来讲，饭店较小，收款时的各个地点之间的间隔较小，所以经营圈信息也即是包括收款时的各个地点在内的地域信息。

S106：根据经营圈信息和经营类型样本，对商户进行经营模式分群；

具体来讲，经营类型样本可以是多种商业模式对应的经营类型，例如，当一个经营圈中，经营点完全仅出现一次(不持续且不聚集)，经营点出现的间隔有一定时长，经营点之间的实际距离在一定范围之内，经营点构成的全在一定地理范围内(如：区、县、市)但出现的顺序比较混乱，同时买卖家在经营点都出现了，这就是典型的行商-出租车的经营模式，而如果以上情况不变但是经营点实际距离更小同时在地理位置上有规则先后出现，则该模式便是行商-地推销售的经营链路，等等，在此就不再赘述了；针对饭店而言，只需要根据S102确定出的经营圈信息和前述的经营类型样本，即可以确定饭店在商业模式中为“座商”或者“坐商”，这样即实现了对饭店经营模式分群。

通过上述部分可以看出，由于采用了根据商户的买家交易信息确定商户的经营圈信息，并根据经营圈信息和经营类型样本对商户进行经营模式分群的技术方案，利用买家交易信息反向确定商户的经营模式，丰富了对商户进行群体分类的方法，为商户的经营特征刻画提供了更多的有效特征，并且结合商户自身的资质信息来对商户的经营真实性进行验证，有效提升了对商户资质的识别能力。

在具体实施过程中，买家交易信息至少包括交易金额、交易地点和交易时间。

具体来讲，确定商户的经营圈信息需要买家交易信息，所以需要商户和买家进行交易时所采用的支付系统尽可能多地采集每一笔交易以及每一笔交易的数据，如前，该买家交易信息至少包括交易金额、交易地点和交易时间，当然，为了提供提供更多的信息，买家交易信息还可以包括买家一定时间内的交易地点信息、各地点出现的时间轴、各地点之间的距离及地域分布情况、买家交易地点及商户操作地点及时间比对、交易发生事件距下一交易时间间隔、同一地点的汇总信息等等，同时留存以上数据之前某时间窗口内的所有历史数据，在此就不再赘述了。

本说明书实施例中支付涉及的技术载体，例如可以包括近场通信(Near FieldCommunication，简称NFC)、WIFI、3G/4G/5G、POS机刷卡技术、二维码扫描技术、条形码扫码技术、蓝牙、红外、短消息(Short Message Service，简称SMS)、多媒体消息(MultimediaMessage Service，简称MMS)等等，在此不做限制。

在具体实施过程中，在对商户进行经营模式分群之后，本说明书实施例提供的方法还包括：根据买家交易信息与商户的分群信息，分析商户当前经营活动的健康程度。

具体来讲，在对商户进行经营模式分群后，根据该商户的分群信息即可以确定商户的经营模式，这样，结合该商户的买家交易信息即可以分析该商户当前经营活动的健康程度，继续以饭店为例，若通过买方交易信息确定饭店消费交易的次数较少且饭店的收款金额较少，例如可以和属于同一群体的多个饭店进行对比，若次数和数额小于该群体的中位数或者排名处于后端的10％，则可以确定该饭店当前经营活动处于非健康状态；若饭店处于相反的情况，例如交易的次数和金额都远超同一群体的其他饭店，则可以确定该饭店当前经营活动处于健康状态。当然，此处分析的过程仅仅是一个举例，本领域所属的技术人员在了解本说明书实施例中的技术方案后，可以根据实际情况，选择其他合适的分析方法，以满足实际情况的需要，在此就不再赘述了。

在具体实施过程中，在对商户进行经营模式分群之后，本说明书实施例提供的方法还包括：根据商户的分群信息和商户提供的资质信息，验证商户的经营真实性；

具体来讲，即是将S106中对商户进行经营模式分群时获得的分群信息，与商户自身提供的资质信息进行对比，例如，在S106中已经确定了饭店的经营模式为“座商”或者“坐商”，这样，再结合饭店自身提供的资质信息如营业执照、餐饮服务许可证等等，即可以验证饭店的经营真实性。

在具体实施过程中，根据商户的分群信息和商户提供的资质信息，验证商户的经营真实性，具体包括如下步骤：将商户的分群信息与资质信息进行对比，判断经营信息是否与资质信息一致；若一致，则确定商户的经营真实性符合预设情况，否则确定商户的经营真实性不符合预设情况。

具体来讲，商户可以预先通过拍照或扫描等方式将自身的资质信息上传给支付技术的提供者，由于在对商户进行经营模式分群时利用了经营类型样本，所以商户的分群信息也对应了不同经营模式的经营类型样本，这样，将商户的对应的经营类型样本与商户提供的资质信息进行对比，即能够判断商户的经营信息是否与资质信息一致，若两者一致，则确定商户的经营真实性符合预设情况，若两者不一致，则确定商户的经营真实性不符合预设情况。可以看出，结合商户自身的资质信息来对商户的经营真实性进行验证，有效提升了对商户资质的识别能力。

在具体实施过程中，在对商户进行经营模式分群之后，本说明书实施例提供的方法还包括：判断商户的分群信息是否满足预设条件；若满足，则向商户提供与商户的分群信息对应的资源，否则不提供对应的资源。

具体来讲，也即是可以根据商户的分群信息来向商户分配资源，从而更好地利用资源，也能够更好地为商户进行服务。例如，若当前时节为冬天，则可以确定火锅店、涮羊肉店等满足预设的条件，则可以向买家发送推送信息等等；若当前时节为夏天的晚上，则可以确定夜宵店等满足预设条件，如在用户通过智能通信终端查看附近的商户时，为用户优先显示夜宵店，等等。当然了，在实际应用中，可以为商户提供的资源还有很多，例如可以是贷款、周转资金、担保等等能够帮助商户进一步开展经营活动的资源，在此就不再一一举例了。

在接下来的部分中，将详细介绍上述技术方案。

在具体实施过程中，S104具体包括：从买家交易信息中确定商户的基于位置服务的地点；通过社区发现方法，从商户的基于位置服务的地点中确定经营点信息，并根据经营点信息确定出经营圈信息。

具体来讲，买家交易信息可以包括交易地点、交易时间和交易金额，这样，从一个商户的多个买家交易信息中，即可以确定商户的基于位置服务(Location Based Service，简称LBS)的地点，这样，针对该商户的基于位置服务的地点，通过社区发现方法，即能够从商户的基于位置服务的地点中确定经营点信息，并根据经营点信息确定出经营圈信息。

在实际应用中，社区发现方法包括K-L(Kernighan-Lin)算法、谱二分算法、GN算法和Newman快速算法等等，当然，本领域的技术人员也可以根据实际情况，选择其他合适的算法，以满足实际情况需要，本说明书实施例在此不做限制。

请继续参考图2，图2为本说明书实施例提供的确定出商户的经营圈信息的示意图，如图2所示，从买家交易信息中确定出的基于位置服务的地点为211，图中为全部示出，这样，针对该商户所确定出的所有基于位置服务的地点形成了集合，290为地域圈，表明商户在这一地域圈内进行经营活动；接着，利用图像分割——区域分裂合并算法，即能够从商户的基于位置服务的地点中确定商户的经营点221，所有经营点211即能够形成集合3个经营点集合220，这3个经营点集合220的信息也即该商户的经营点信息，此时地域圈290的大小不变，当然，如图2所示，有部分基于位置服务的地点211未被划入到经营点211中，这是正常的现象，例如该地点不是该商户的常用经营场所等等，在此就不再赘述；然后，即可以利用凝聚算法，根据经营点信息中的3个经营点集合220，重新确定商户的地域圈280，地域圈280的信息也即该商户的经营圈信息。

在本说明书的另一实施例中，在从买家交易信息中确定商户的经营点信息的过程中，还可以结合商户的经营点稳定度定性、经营点聚集度定性、经营点时间轴标注和支付方式区分标注等等方面，来更加准确地确定商户的经营点信息和经营圈信息。其中，经营点稳定度定性是指商户是否经常在同一个经营点，经营点聚集度定性是指商户经营点的区域大小，经营点时间轴标注是指商户各个经营点的时间先后顺序，支付方式区分标注是指商户和买家进行交易时所采用的支付方式，在此就不再赘述了。可以看出，利用买家交易信息反向确定商户的经营模式，丰富了对商户进行群体分类的方法，为商户的经营特征刻画提供了更多的有效特征。

在具体实施过程中，S106具体包括：利用经营类型样本，有监督地训练深度神经网络；将经营圈信息输入到训练后的深度神经网络，输出分群信息。

具体来讲，可以是利用经营类型样本，有监督地训练深度神经网络，当然，经营类型样本包括尽可能多的商业模式对应的经营类型数据，商业模式例如座商、摊贩、行商或网络商等等，以保证对深度神经网络进行训练的准确性，然后在将S104中确定的经营圈信息输入到深度神经网络中，使得深度神经网络输出对商户的分群信息，也就是说，可以根据有监督的方式，把线下已有的现有经营类型作为样本，利用深度神经网络进行深度学习，这样将S104中确定的经营圈信息输入到深度神经网络中，深度神经网络既能够直接输出具有解释意义的经营圈；如前述部分中介绍的，当一个经营圈中，经营点完全仅出现一次(不持续且不聚集)，经营点出现的间隔有一定时长，经营点之间的实际距离在一定范围之内，经营点构成的全在一定地理范围内(如：区、县、市)但出现的顺序比较混乱，同时买卖家在经营点都出现了，这就是典型的行商-出租车的经营模式；而如果以上情况不变但是经营点实际距离更小同时在地理位置上有规则先后出现，则该模式便是行商-地推销售的经营链路等等，在此就不再赘述了。

上述部分对本说明书特定实施例进行了描述。其他实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要去示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

第二方面，基于同一发明构思，本说明书实施例提供一种对商户进行经营模式分群的装置，请参考图3，图3为本说明书实施例提供的对商户进行经营模式分群的装置的模块图，如图3所示，该装置包括：

获取单元300，用于获取商户的买家交易信息；

确定单元302，用于根据买家交易信息，确定商户的经营点信息，并进一步确定商户的经营圈信息；

分群单元304，用于根据经营圈信息和经营类型样本，对商户进行经营模式分群。

在一个可选的方式中，装置还包括分析单元306，分析单元306用于根据买家交易信息与商户的分群信息，分析商户当前经营活动的健康程度。

在一个可选的方式中，装置还包括验证单元308，验证单元308用于根据商户的分群信息和商户提供的资质信息，验证商户的经营真实性。

在一个可选的方式中，验证单元308具体用于将商户的分群信息与资质信息进行对比，判断经营信息是否与资质信息一致；若一致，则验证单元308确定商户的经营真实性符合预设情况，否则验证单元308确定商户的经营真实性不符合预设情况。

在一个可选的方式中，装置还包括资源分配单元310，资源分配单元310用于判断商户的分群信息是否满足预设条件，若满足，则向商户提供与商户的分群信息对应的资源，否则不提供对应的资源。

在一个可选的方式中，确定单元302具体用于从买家交易信息中确定商户的基于位置服务的地点，并通过社区发现方法，从商户的基于位置服务的地点中确定经营点信息，并根据经营点信息确定出经营圈信息。

在一个可选的方式中，确定单元302具体用于利用图像分割--区域分裂合并算法，从商户的基于位置服务的地点中确定经营点信息，并利用凝聚算法，根据经营点信息中的地点，确定经营圈信息。

在一个可选的方式中，分群单元304具体用于利用经营类型样本，有监督地训练深度神经网络，并将经营圈信息输入到训练后的深度神经网络，输出分群信息。

在一个可选的方式中，买家交易信息至少包括交易金额、交易地点和交易时间。

第三方面，基于与前述实施例中对商户进行经营模式分群的方法同样的发明构思，本说明书实施例还提供一种服务器，请参考图4，图4为本说明书实施例提供的服务器的结构示意图，如图4所示，包括存储器604、处理器602及存储在存储器604上并可在处理器602上运行的计算机程序，处理器602执行程序时实现前文基于对商户进行经营模式分群的方法的任一方法的步骤。

其中，在图4中，总线架构(用总线600来代表)，总线600可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线600将包括由处理器602代表的一个或多个处理器和存储器604代表的存储器的各种电路链接在一起。总线600还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口606在总线600和接收器601和发送器603之间提供接口。接收器601和发送器603可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器602负责管理总线600和通常的处理，而存储器604可以被用于存储处理器602在执行操作时所使用的数据。

第四方面，基于与前述实施例中数据库分配会话对象的方法同样的发明构思，本说明书实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文对商户进行经营模式分群的方法的任一方法的步骤。

本说明书是参照根据本说明书实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的设备。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令设备的制造品，该指令设备实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (20)

1.一种对商户进行经营模式分群的方法，包括：

获取商户的买家交易信息；

根据所述买家交易信息，确定所述商户的经营点信息，并进一步确定所述商户的经营圈信息；

根据所述经营圈信息和经营类型样本，对所述商户进行经营模式分群。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对所述商户进行经营模式分群之后，所述方法还包括：

根据所述买家交易信息与所述商户的分群信息，分析所述商户当前经营活动的健康程度。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对所述商户进行经营模式分群之后，所述方法还包括：

根据所述商户的分群信息和所述商户提供的资质信息，验证所述商户的经营真实性。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述商户的分群信息和所述商户提供的资质信息，验证所述商户的经营真实性，具体包括：

将所述商户的分群信息与所述资质信息进行对比，判断所述经营信息是否与所述资质信息一致；

若一致，则确定所述商户的经营真实性符合预设情况，否则确定所述商户的经营真实性不符合预设情况。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对所述商户进行经营模式分群之后，所述方法还包括：

判断所述商户的分群信息是否满足预设条件；

若满足，则向所述商户提供与所述商户的分群信息对应的资源，否则不提供所述对应的资源。

6.如权利要求1～5中任一项所述的方法，所述从商户的买家交易信息中，确定所述商户的经营点信息，并进一步确定所述商户的经营圈信息，具体包括：

从所述买家交易信息中确定所述商户的基于位置服务的地点；

通过社区发现方法，从所述商户的基于位置服务的地点中确定所述经营点信息，并根据所述经营点信息确定出所述经营圈信息。

7.如权利要求6所述的方法，所述通过社区发现方法，从所述商户的基于位置服务的地点中确定所述经营点信息，并根据所述经营点信息确定出所述经营圈信息，具体包括：

利用图像分割——区域分裂合并算法，从所述商户的基于位置服务的地点中确定所述经营点信息；

利用凝聚算法，根据所述经营点信息中的地点，确定所述经营圈信息。

8.如权利要求1～5中任一项所述的方法，所述根据所述经营圈信息和经营类型样本，对所述商户进行经营模式分群，具体包括：

利用所述经营类型样本，有监督地训练深度神经网络；

将所述经营圈信息输入到训练后的深度神经网络，输出所述分群信息。

9.如权利要求1～5中任一项所述的方法，其特征在于，所述买家交易信息至少包括交易金额、交易地点和交易时间。

10.一种对商户进行经营模式分群的装置，包括：

获取单元，用于获取商户的买家交易信息；

确定单元，用于根据所述买家交易信息，确定所述商户的经营点信息，并进一步确定所述商户的经营圈信息；

分群单元，用于根据所述经营圈信息和经营类型样本，对所述商户进行经营模式分群。

11.如权利要求10所述的装置，所述装置还包括分析单元，所述分析单元用于根据所述买家交易信息与所述商户的分群信息，分析所述商户当前经营活动的健康程度。

12.如权利要求10所述的装置，所述装置还包括验证单元，所述验证单元用于根据所述商户的分群信息和所述商户提供的资质信息，验证所述商户的经营真实性。

13.如权利要求12所述的装置，所述验证单元具体用于将所述商户的分群信息与所述资质信息进行对比，判断所述经营信息是否与所述资质信息一致；若一致，则所述验证单元确定所述商户的经营真实性符合预设情况，否则所述验证单元确定所述商户的经营真实性不符合预设情况。

14.如权利要求10所述的装置，所述装置还包括资源分配单元，所述资源分配单元用于判断所述商户的分群信息是否满足预设条件，若满足，则向所述商户提供与所述商户的分群信息对应的资源，否则不提供所述对应的资源。

15.如权利要求10～14中任一项所述的装置，所述确定单元具体用于从所述买家交易信息中确定所述商户的基于位置服务的地点，并通过社区发现方法，从所述商户的基于位置服务的地点中确定所述经营点信息，并根据所述经营点信息确定出所述经营圈信息。

16.如权利要求15所述的装置，所述确定单元具体用于利用图像分割--区域分裂合并算法，从所述商户的基于位置服务的地点中确定所述经营点信息，并利用凝聚算法，根据所述经营点信息中的地点，确定所述经营圈信息。

17.如权利要求10～14中任一项所述的装置，所述分群单元具体用于利用所述经营类型样本，有监督地训练深度神经网络，并将所述经营圈信息输入到训练后的深度神经网络，输出所述分群信息。

18.如权利要求10～14中任一项中任一项所述的装置，所述买家交易信息至少包括交易金额、交易地点和交易时间。

19.一种服务器，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-9中任一项所述方法的步骤。

20.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1-9任一项所述方法的步骤。