CN110287250A - 用户等级量化方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种用户等级量化方法、装置、计算机设备和可读存储介质，该方法包括：服务器获取目标业务的用户群以及用户群中每个用户的业务数据；根据预设的多个特征指标以及每个特征指标的量化规则，从每个用户的业务数据中提取每个特征指标下的业务特征值，以及计算每个用户在多个特征指标下的业务特征值对应的量化值；该量化值位于特征指标的量化范围内；根据每个用户在多个特征指标下的量化值，确定每个用户的用户等级，以及根据每个用户的用户等级确定每个用户的目标业务信息。该方法在设置目标业务的多个特征指标时，同时设置了每个特征指标的量化范围，且不同特征指标的量化范围之间没有关联，大大增加了用户等级量化过程的灵活性及扩展性。

Description

用户等级量化方法和装置

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种用户等级量化方法、装置、计算机设备和可读存储介质。

背景技术

随着计算机技术的不断发展，各种互联网产品应运而生，对于用户而言，能够满足其自身需求的产品才能得到用户的认可，这类产品也就能拥有更广阔的发展前景。那么，若要针对不同类型的用户进行不同的营销策略或改进产品设计，就要对用户做出准确的分类或分级。

传统技术中提出的用户等级评估方案，通常首先收集大量与用户行为相关的数据源，并对数据源进行提取-转换-加载(Extract-Transform-Load，ETL)操作，得到具有一定格式的规则化数据；然后对规则化数据进行特征提取和特征选择，以确定不同特征维度以及不同特征维度的权重。那么对某一用户来说，通过分析其行为数据，可以确定其在不同特征维度下的得分，通过对不同特征维度下的得分进行加权求和得到最终得分，然后再将最终得分映射到对应的用户等级上。

但是，传统技术在需要增加或减少特征维度时，都要改变其他特征维度的权重，其灵活性和扩展性都较弱。

发明内容

基于此，有必要针对传统技术灵活性和扩展性较弱的问题，提供一种用户等级量化方法、装置、计算机设备和可读存储介质。

第一方面，本申请实施例提供一种用户等级量化方法，包括：

服务器获取目标业务的用户群，以及用户群中每个用户的业务数据；

服务器根据预设的多个特征指标以及每个特征指标的量化规则，从每个用户的业务数据中提取每个特征指标下的业务特征值，以及计算每个用户在多个特征指标下的业务特征值对应的量化值；该量化值位于所述特征指标预设的量化范围内；

服务器根据每个用户在多个特征指标下的量化值，确定每个用户的用户等级，以及根据每个用户的用户等级确定每个用户的目标业务信息。

上述用户等级量化方法，服务器首先获取目标业务中用户群中每个用户的业务数据，然后根据多个特征指标、每个特征指标的量化范围及量化规则，计算每个用户在多个特征指标下的业务特征值对应的量化值，该量化值位于特征指标预设的量化范围内，最后根据每个用户在多个特征指标下的量化值，确定每个用户的用户等级。该方法中，在设置目标业务的多个特征指标时，同时设置了每个特征指标的量化范围，且不同特征指标的量化范围之间没有关联，在需要增加或删除特征指标时，只需要设置或删除该特征指标的量化范围即可，不需要对其他特征指标的相关数据进行调整，大大增加了用户等级量化过程的灵活性及扩展性。

在其中一个实施例中，上述计算每个用户在多个特征指标下的业务特征值对应的量化值，包括：

针对每个特征指标，服务器根据每个用户在特征指标下的业务特征值，确定特征指标下的最大业务特征值和最小业务特征值；

针对每个特征指标，服务器根据最大业务特征值、最小业务特征值以及特征指标的量化范围，确定特征指标下的业务特征值与量化值的对应关系；其中，在该对应关系中，最大业务特征值、最小业务特征值与量化范围的上限量化值、下限量化值分别对应；

服务器根据每个用户在多个特征指标下的业务特征值与上述对应关系，确定每个用户在多个特征指标下的业务特征值对应的量化值。

在其中一个实施例中，上述服务器根据每个用户在多个特征指标下的量化值，确定每个用户的用户等级，包括：

针对每个用户，服务器对用户在多个特征指标下的量化值进行求和操作，得到用户的总量化值；

服务器根据用户的总量化值与预设的等级标准，确定用户的用户等级。

在其中一个实施例中，上述服务器根据用户的总量化值与预设的等级标准，确定用户的用户等级，包括：

服务器将用户的总量化值进行归一化操作，得到用户在预设区间内的量化值；

服务器将用户在预设区间内的量化值与等级标准进行匹配，得到用户的用户等级；上述等级标准包括不同等级与不同量化值之间的对应关系。

在其中一个实施例中，特征指标包括关键特征指标；若用户的业务特征值满足关键特征指标的激活条件，则服务器确定用户在预设区间内的量化值为与激活条件对应的设定值。

在其中一个实施例中，上述关键特征指标包括惩罚指标；

若用户的业务特征值满足惩罚指标的激活条件，则服务器确定用户在预设区间内的量化值为预设区间的最小值。

在其中一个实施例中，上述关键特征指标包括奖励指标；

若用户的业务特征值满足奖励指标的激活条件，则服务器确定用户在预设区间内的量化值为预设区间的最大值。

在其中一个实施例中，上述方法还包括：

在预设时间段内，服务器将用户在多个特征指标下的历史量化值作为参考量化值，并根据用户的当前量化值、预设阈值以及参考量化值，确定用户在多个特征指标下的更新量化值。

在其中一个实施例中，上述服务器根据用户的当前量化值、预设阈值以及参考量化值，确定用户在多个特征指标下的更新量化值，包括：

服务器计算当前量化值与预设阈值的差值，并将差值与参考量化值进行求和操作，将求和结果作为更新量化值。

第二方面，本申请实施例提供一种用户等级量化装置，包括：

获取模块，用于获取目标业务的用户群，以及用户群中每个用户的业务数据；

量化模块，用于根据预设的多个特征指标以及每个特征指标的量化规则，从每个用户的业务数据中提取每个特征指标下的业务特征值，以及计算每个用户在多个特征指标下的业务特征值对应的量化值；该量化值位于特征指标预设的量化范围内；

确定模块，用于根据每个用户在多个特征指标下的量化值，确定每个用户的用户等级，以及根据每个用户的用户等级确定每个用户的目标业务信息。

第三方面，本申请实施例提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

获取目标业务的用户群，以及用户群中每个用户的业务数据；

根据预设的多个特征指标以及每个特征指标的量化规则，从每个用户的业务数据中提取每个特征指标下的业务特征值，以及计算每个用户在多个特征指标下的业务特征值对应的量化值；该量化值位于特征指标预设的量化范围内；

根据每个用户在多个特征指标下的量化值，确定每个用户的用户等级，以及根据每个用户的用户等级确定每个用户的目标业务信息。

第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取目标业务的用户群，以及用户群中每个用户的业务数据；

根据预设的多个特征指标以及每个特征指标的量化规则，从每个用户的业务数据中提取每个特征指标下的业务特征值，以及计算每个用户在多个特征指标下的业务特征值对应的量化值；该量化值位于特征指标预设的量化范围内；

根据每个用户在多个特征指标下的量化值，确定每个用户的用户等级，以及根据每个用户的用户等级确定每个用户的目标业务信息。

上述用户等级量化装置、计算机设备和可读存储介质，能够首先获取目标业务中用户群中每个用户的业务数据，然后根据多个特征指标、每个特征指标的量化范围及量化规则，计算每个用户在多个特征指标下的业务特征值对应的量化值，该量化值位于特征指标预设的量化范围内，最后根据每个用户在多个特征指标下的量化值，确定每个用户的用户等级。该方法中，在设置目标业务的多个特征指标时，同时设置了每个特征指标的量化范围，且不同特征指标的量化范围之间没有关联，在需要增加或删除特征指标时，只需要设置或删除该特征指标的量化范围即可，不需要对其他特征指标的相关数据进行调整，大大增加了用户等级量化过程的灵活性及扩展性。

附图说明

图1为一个实施例提供的一种计算机设备的内部结构示意图；

图2为一个实施例提供的用户等级量化方法的流程示意图；

图3为另一个实施例提供的用户等级量化方法的流程示意图；

图4为又一个实施例提供的用户等级量化方法的流程示意图；

图4a为一个实施例提供的用户等级量化方法的过程示意图；

图5为一个实施例提供的用户等级量化装置的结构示意图；

图6为另一个实施例提供的用户等级量化装置的结构示意图；

图7为又一个实施例提供的用户等级量化装置的结构示意图；

图8为又一个实施例提供的用户等级量化装置的结构示意图。

具体实施方式

本申请实施例提供的用户等级量化方法，可以适用于如图1所示的计算机设备。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器，该存储器中存储有计算机程序，处理器执行该计算机程序时可以执行下述方法实施例的步骤。可选的，该计算机设备还可以包括网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器，该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。可选的，该计算机设备可以是服务器，可以是个人计算机(personal computer，简称PC)，还可以是个人数字助理，还可以是其他的终端设备，例如平板电脑(portableandroid device，简称PAD)、手机等等，还可以是云端或者远程服务器，本发明实施例对计算机设备的具体形式并不做限定。

传统的用户等级量化方法中，通常是设定不同特征维度以及不同特征维度的权重，对用户来说，通过分析其行为数据，可以确定其在不同特征维度下的得分，再对不同特征维度下的得分进行加权求和得到最终得分，然后将最终得分映射到对应的用户等级上，但是传统技术因不同特征维度的权重之和为固定值(通常为100％)，那么当需要增加或减少特征维度时，都要改变其他特征维度的权重，这样灵活性与扩展性都比较弱。本申请实施例提供的用户等级量化方法、装置、计算机设备和可读存储介质，旨在解决传统技术的如上技术问题。

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

需要说明的是，下述方法实施例的执行主体可以是用户等级量化装置，该装置可以通过软件、硬件或者软硬件结合的方式实现成为上述计算机设备的部分或者全部。下述方法实施例以执行主体是服务器为例进行说明。

图2为一个实施例提供的用户等级量化方法的流程示意图，本实施例涉及的是服务器根据获取的用户的业务数据、多个特征指标以及每个特征指标的量化规则，确定用户的用户等级以及目标业务信息的具体过程。如图2所示，该方法包括：

S101，服务器获取目标业务的用户群，以及用户群中每个用户的业务数据。

具体的，服务器首先获取目标业务的用户群，该目标业务可以为企业风控体系业务、用户画像体系业务、云盘服务业务、通讯业务，也可以是其他互联网产品业务。可选的，服务器获取上述目标业务的用户群的方式可以为从服务器的数据库中进行调取，也可以为从各目标业务对应的子服务器中获取，本实施例对服务器获取目标业务的用户群的方式不做限定。其中，上述用户群中包括了不同用户的身份信息以及各个用户在目标业务上所操作的业务数据，那么服务器可以从用户群数据中提取出每个用户的业务数据。

可选的，服务器获取了目标业务的用户群后，可以对该用户群数据进行ETL操作，该操作可以将用户群数据转换为具有一定格式的规则化数据，然后再从规则化数据中提取出每个用户的业务数据。

S102，服务器根据预设的多个特征指标以及每个特征指标的量化规则，从每个用户的业务数据中提取每个特征指标下的业务特征值，以及计算每个用户在多个特征指标下的业务特征值对应的量化值；该量化值位于所述特征指标预设的量化范围内。

具体的，针对上述目标业务，若要将各用户在该目标业务下划分等级，需要先预设多个特征指标以及每个特征指标的量化规则，其中，每个特征指标具有对应的量化范围，该量化范围的设置可以表示所对应的特征指标的重要程度。可选的，每个特征指标的量化范围的上限最大值为100，下限最小值为0。例如，对于一目标业务预设了4个特征指标，特征指标1的量化范围为[0，80]，特征指标2的量化范围为[20，60]，特征指标3的量化范围为[0，100]，特征指标4的量化范围为[0，100]，该示例中，特征指标3和特征指标4的上限为100，则可以表示其重要程度比特征指标1和特征指标2的重要程度强。

对于上述每个用户的业务数据，服务器可以从其中提取每个用户在每个特征指标下的业务特征值。示例性的，假设上述目标业务为互联网通信业务，预设的一个特征指标为用户的登陆次数，那么服务器对某一用户的业务数据进行分析，可以得到该用户成功登录次数为10次，即该用户在“登陆次数”这一特征指标下的业务特征值为10，对于其他特征指标，也可以采用同样方法得到其对应的业务特征值。

在得到用户在每个特征指标下的业务特征值之后，服务器可以根据预设的每个特征指标的量化规则，计算用户在每个特征指标下的业务特征值对应的量化值，该量化值位于特征指标预设的量化范围之内。如上述示例中，假设“登陆次数”特征指标的量化范围为[0,80],预设的量化规则为：登录次数5次得10分，登录次数10次得20分，登录次数20次得30分...，那么上述用户的业务特征值即登录次数为10次，服务器可以计算出其在“登陆次数”特征指标下的量化值为20。可选的，服务器还可以根据大量的用户历史业务数据，确定不同特征指标下不同业务特征值与量化值之间的对应关系，那么根据该对应关系，服务器可以计算每个用户在多个特征指标下的业务特征值对应的量化值。

进一步的，当需要对目标业务增加特征指标，服务器可以设定需要增加的特征指标及其对应的量化范围；当需要对目标业务减少特征指标，服务器可以直接将该特征指标及其对应的量化范围删除，以此操作不必影响其他特征指标的相关数据。

S103，服务器根据每个用户在多个特征指标下的量化值，确定每个用户的用户等级，以及根据每个用户的用户等级确定每个用户的目标业务信息。

具体的，服务器根据计算得到的用户在多个特征指标下的量化值，可以确定该用户的用户等级。可选的，服务器可以对用户在多个特征指标下的量化值求平均值，然后根据该平均值与用户等级的映射关系，得到该用户的用户等级。示例性的，假设用户在上述4个特征指标下的量化值分别为70、40、100、80，服务器可以计算其平均值为(70+40+100+80)/4＝72.5，然后根据与用户等级的映射关系(60-80分为D级)，可以确定该用户的用户等级为D级。

然后，服务器可以根据用户的用户等级确定其目标业务信息，即可以对不同用户等级的用户推荐不同的互联网产品，或者针对某一互联网产品向不同用户等级的用户推荐不同的优惠，或者根据不同的用户等级判断该用户是否可以使用对应的互联网产品等。在实际应用场景中，采用本实施例提供的用户等级量化方法，可使商家对用户群的真实性做出有效的判断，对不同用户等级的用户进行分类，同时还可以有效拦截恶意用户等。

本实施例提供的用户等级量化方法，服务器首先获取目标业务中用户群中每个用户的业务数据，然后根据多个特征指标、每个特征指标的量化范围及量化规则，计算每个用户在多个特征指标下的业务特征值对应的量化值，该量化值位于特征指标预设的量化范围内，最后根据每个用户在多个特征指标下的量化值，确定每个用户的用户等级。该方法中，在设置目标业务的多个特征指标时，同时设置了每个特征指标的量化范围，且不同特征指标的量化范围之间没有关联，在需要增加或删除特征指标时，只需要设置或删除该特征指标的量化范围即可，不需要对其他特征指标的相关数据进行调整，大大增加了用户等级量化过程的灵活性及扩展性。

图3为另一个实施例提供的用户等级量化方法的流程示意图，本实施例涉及的是服务器计算每个用户在多个特征指标下的业务特征值对应的量化值的具体过程，在上述实施例的基础上，可选的，如图3所示，上述S102包括：

S201，针对每个特征指标，服务器根据每个用户在特征指标下的业务特征值，确定该特征指标下的最大业务特征值和最小业务特征值。

具体的，针对每个特征指标，服务器从每个用户的业务数据中提取了对应的业务特征值之后，可以确定每个特征指标的最大业务特征值和最小业务特征值。可选的，针对每个特征指标，服务器可以对每个用户的业务特征值进行降序排序，然后选取排序后的第一个业务特征值为最大业务特征值，选取排序后的最后一个业务特征值为最小业务特征值。

S202，针对每个特征指标，服务器根据最大业务特征值、最小业务特征值以及特征指标的量化范围，确定特征指标下的业务特征值与量化值的对应关系；其中，在该对应关系中，最大业务特征值、最小业务特征值与量化范围的上限量化值、下限量化值分别对应。

S203，服务器根据每个用户在多个特征指标下的业务特征值与上述对应关系，确定每个用户在多个特征指标下的业务特征值对应的量化值。

具体的，针对每个特征指标，服务器可以根据上述最大业务特征值、最小业务特征值与特征指标的量化范围，确定每个特征指标下的业务特征值与量化值的对应关系，可选的，最大业务特征值可以与量化范围的上限量化值对应，最小业务特征值可以与量化范围的下限量化值对应。当然，最大业务特征值也可以与量化范围的下限量化值对应，最小业务特征值可以与量化范围的上限量化值对应。当确定了最大业务特征值与最小业务特征值所对应的量化值之后，服务器可以根据其他业务特征值与最大/最小业务特征值之间的差值，与量化范围的中间量化值进行对应，这样便可得到每个用户在多个特征指标下的业务特征值对应的量化值。

示例性的，假设某一特征指标为用户的电话账单，其量化范围为[0，100]，现有5个用户在该“电话账单”特征指标下的业务特征值为500元，200元，100元，400元，300元，那么该特征指标下的最大业务特征值为500元，最小业务特征值为100元，服务器可以确定最大业务特征值对应的量化值为100，最小业务特征值对应的量化值为0，通过判断其他业务特征值200元、300元、400元与100元和500元之间的差值，可以确定其对应的量化值分别为25、50、75，即上述5个用户在“电话账单”特征指标下的量化值分别为100、25、0、75、50。

本实施例提供的用户等级量化方法，服务器通过确定每个特征指标下的最大业务特征值和最小业务特征值，然后再根据每个特征指标的量化范围，可以确定每个特征指标下的业务特征值与量化值的对应关系，这样针对每个特征指标都可采用该方法计算每个用户的量化值，而不必针对每个特征指标都指定一个量化规则，进一步提高了用户等级量化过程的灵活性。

图4为又一个实施例提供的用户等级量化方法的流程示意图，本实施例涉及的是服务器根据每个用户在多个特征指标下的量化值，确定每个用户的用户等级的具体过程，在上述实施例的基础上，可选的，如图4所示，上述S103包括：

S301，针对每个用户，服务器对用户在多个特征指标下的量化值进行求和操作，得到用户的总量化值。

具体的，在服务器确定用户在多个特征指标下的量化值之后，可以对多个量化值进行求和操作，得到该用户的总量化值。例如，上述示例中，用户在4个特征指标下的量化值分别为70、40、100、80，那么服务器可以确定该用户的总量化值为70+40+100+80＝290。

S302，服务器根据用户的总量化值与预设的等级标准，确定用户的用户等级。

具体的，服务器可以根据上述用户的总量化值与预设的等级标准，确定用户的用户等级。可选的，服务器可以将用户的总量化值进行归一化操作，得到用户在预设区间内的量化值，可选的，该预设区间可以为[0，100]，即将大于100的量化值映射到100以内，上述得到的用户总量化值290可以映射为50。然后服务器将得到的用户在预设区间内的量化值与预设的等级标准进行匹配，得到用户的用户等级，该等级标准包括不同等级与不同量化值之间的对应关系。其中，预设的等级标准可以为：量化值0-20为A级，量化值21-40为B级，量化值41-60为C级，量化值61-80为D级，量化值81-100为E级，则上述用户的用户等级为C级。关于本实施例确定用户的用户等级的过程示意图，可以参见图4a所示。

本实施例提供的用户等级量化方法，服务器首先将用户在多个特征指标下的量化值进行求和得到用户的总量化值，然后总量化值进行归一化操作，得到用户在预设区间内的量化值，最后将用户在预设区间内的量化值与等级标准进行匹配，得到用户的用户等级。该方法中，通过将用户的总量化值归一化到预设区间，可以降低设置的等级标准的复杂化，以提高与等级标准匹配的效率。

通常在实际应用场景中，会存在一些特殊的特征指标，这些特殊的特征指标可能会直接决定用户的用户等级，可选的，在其中一些实施例中，上述特征指标包括关键特征指标，若用户的业务特征值满足该关键特征指标的激活条件，则服务器可以将用户在预设区间内的量化值确定为与激活条件对应的设定值。

可选的，上述关键特征指标包括惩罚指标；若用户的业务特征值满足惩罚指标的激活条件，则服务器确定用户在预设区间内的量化值为预设区间的最小值。

示例性的，假设上述目标业务为互联网产品优惠业务，要享有产品优惠的前提条件为实名制用户，在此条件下再按照用户在其他特征指标的业务特征值进行等级量化，那么可以设置惩罚指标为“无实名制”。服务器通过从用户的业务数据中进行分析，得到该用户为无实名制用户，那么可以直接将该用户在预设区间(假设为[0，100])的量化值确定为0，则此用户不具备参加产品优惠的条件。

可选的，上述关键特征指标还包括奖励指标；若用户的业务特征值满足奖励指标的激活条件，则服务器确定用户在预设区间内的量化值为预设区间的最大值，即将用户在预设区间的量化值确定为100。可选的，在该奖励指标下，还可以对用户增加一定的奖励分数，以供后续对用户等级进行更新时作为参考。也即是说，当用户的业务特征值满足关键特征指标的条件时，服务器可以直接得到该用户在预设区间的量化值，不需要再与其他特征指标下的量化值进行求和及归一化操作，简化了用户等级的量化过程。

可选的，在其中一些实施例中，上述方法还包括：

在预设时间段内，服务器将用户在多个特征指标下的历史量化值作为参考量化值，并根据用户的当前量化值、预设阈值以及参考量化值，确定用户在多个特征指标下的更新量化值。

具体的，由于用户在目标业务中的业务数据是变化的，因此在不同时间段用户在多个特征指标下的量化值也是变化的。在预设时间段内，服务器可以将用户在多个特征指标下的历史量化值作为参考量化值，若用户在某个特征指标下的当前量化值大于预设阈值，则说明用户在该特征指标下的业务数据相对较好，可以对用户的参考量化值进行加值；若用户在某个特征指标下的当前量化值小于预设阈值，则说明用户在该特征指标下的业务数据相对较差，可以对用户的参考量化值进行减值，然后服务器将加值/减值后的量化值作为用户在多个特征指标下的更新量化值。可选的，上述预设阈值可以为根据大量用户的历史业务数据，计算得到的每个特征指标下的平均量化值。可选的，服务器进行加值或减值的值数可以为设定的固定值，也可以为根据具体应用场景设定的数值。

可选的，在其中一些实施例中，服务器还可以计算当前量化值与上述预设阈值的差值，并将该差值与参考量化值进行求和操作，将求和结果作为更新量化值。其中，若当前量化值大于预设阈值，则该差值为正数，即对参考量化值进行加值；若当前量化值小于预设阈值，则该差值为负数，即对参考量化值进行减值。

对于关键特征指标来说，满足关键特征指标条件的用户量化值更新方法还可以参见以下描述：假设有一奖励指标5，其量化范围为[0，80]，对于满足此奖励指标条件的用户在预设区间的量化值为100，且获得8000分的奖励，在三个月(可根据实际场景进行设置)内，即便该用户不再满足此奖励指标的条件，也不会对该用户进行降级，而是在8000分奖励的基础上进行减分操作，每次减分200，那么三个月后该用户的奖励为8000-200×3＝7400，但是其在预设区间的量化值仍为100。若在下一次等级更新时，该用户仍不满足此奖励指标的条件，那么其在该奖励指标下的量化值则位于量化范围[0，80]之内，并与在其他特征指标下的量化值进行求和及归一化操作，得到该用户在预设区间的量化值。

再例如，有一奖励指标6，对于满足此奖励指标条件的用户在预设区间的量化值为100，且获得10000分的奖励，并且对于此后每次用户等级更新时，其量化值都为100，即其用户等级不会发生变化。

本实施例提供的用户等级量化方法，服务器在预设时间段内将用户在多个特征指标下的历史量化值作为参考量化值，并根据用户的当前量化值、预设阈值以及参考量化值，确定用户的更新量化值，该方法在用户的等级量化过程中，充分考虑用户的历史量化值，可使得确定的用户等级更加准确。

应该理解的是，虽然图2-图4的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-图4中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

图5为一个实施例提供的用户等级量化装置的结构示意图。如图5所示，该装置包括：获取模块11、量化模块12和确定模块13。

具体的，获取模块11，用于获取目标业务的用户群，以及用户群中每个用户的业务数据。

量化模块12，用于根据预设的多个特征指标以及每个特征指标的量化规则，从每个用户的业务数据中提取每个特征指标下的业务特征值，以及计算每个用户在多个特征指标下的业务特征值对应的量化值；该量化值位于特征指标预设的量化范围内。

确定模块13，用于根据每个用户在多个特征指标下的量化值，确定每个用户的用户等级，以及根据每个用户的用户等级确定每个用户的目标业务信息。

本实施例提供的用户等级量化装置，可以执行上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

图6为另一个实施例提供的用户等级量化装置的结构示意图。在上述图5所示实施例的基础上，如图6所示，上述量化模块12可以包括：第一确定单元121、第二确定单元122和第三确定单元123。

具体的，第一确定单元121，用于针对每个特征指标，根据每个用户在特征指标下的业务特征值，确定特征指标下的最大业务特征值和最小业务特征值。

第二确定单元122，用于针对每个特征指标，根据最大业务特征值、最小业务特征值以及特征指标的量化范围，确定特征指标下的业务特征值与量化值的对应关系；其中，在该对应关系中，最大业务特征值、最小业务特征值与量化范围的上限量化值、下限量化值分别对应。

第三确定单元123，用于根据每个用户在多个特征指标下的业务特征值与上述对应关系，确定每个用户在多个特征指标下的业务特征值对应的量化值。

本实施例提供的用户等级量化装置，可以执行上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

图7为又一个实施例提供的用户等级量化装置的结构示意图。在上述图5或者图6所示实施例的基础上，如图7所示，上述确定模块13可以包括：求和单元131和第四确定单元132。

具体的，求和单元131，用于针对每个用户，对用户在多个特征指标下的量化值进行求和操作，得到用户的总量化值。

第四确定单元132，用于根据用户的总量化值与预设的等级标准，确定用户的用户等级。

本实施例提供的用户等级量化装置，可以执行上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

在其中一个实施例中，上述第三确定单元132，具体用于将用户的总量化值进行归一化操作，得到用户在预设区间内的量化值；以及将用户在预设区间内的量化值与等级标准进行匹配，得到用户的用户等级；上述等级标准包括不同等级与不同量化值之间的对应关系。

在其中一个实施例中，特征指标包括关键特征指标；若用户的业务特征值满足关键特征指标的激活条件，则第三确定单元132具体用于确定用户在预设区间内的量化值为与激活条件对应的设定值。

在其中一个实施例中，上述关键特征指标包括惩罚指标；若用户的业务特征值满足惩罚指标的激活条件，则第三确定单元132具体用于确定用户在预设区间内的量化值为预设区间的最小值。

在其中一个实施例中，上述关键特征指标包括奖励指标；若用户的业务特征值满足奖励指标的激活条件，则第三确定单元132具体用于确定用户在预设区间内的量化值为预设区间的最大值。

图8为又一个实施例提供的用户等级量化装置的结构示意图。在上述图5或者图6或者图7所示实施例的基础上，如图8所示，该装置还包括更新模块14。

具体的，更新模块14，用于在预设时间段内，将用户在多个特征指标下的历史量化值作为参考量化值；以及根据用户的当前量化值、预设阈值以及参考量化值，确定用户在多个特征指标下的更新量化值。

本实施例提供的用户等级量化装置，可以执行上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

在其中一个实施例中，上述更新模块14，具体用于计算当前量化值与预设阈值的差值，并将差值与参考量化值进行求和操作，将求和结果作为更新量化值。

关于用户等级量化装置的具体限定可以参见上文中对于用户等级量化方法的限定，在此不再赘述。上述用户等级量化装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图1所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种用户等级量化方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

获取目标业务的用户群，以及用户群中每个用户的业务数据；

根据预设的多个特征指标以及每个特征指标的量化规则，从每个用户的业务数据中提取每个特征指标下的业务特征值，以及计算每个用户在多个特征指标下的业务特征值对应的量化值；该量化值位于特征指标预设的量化范围内；

根据每个用户在多个特征指标下的量化值，确定每个用户的用户等级，以及根据每个用户的用户等级确定每个用户的目标业务信息。

本实施例提供的计算机设备，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

针对每个特征指标，根据每个用户在特征指标下的业务特征值，确定特征指标下的最大业务特征值和最小业务特征值；

针对每个特征指标，根据最大业务特征值、最小业务特征值以及特征指标的量化范围，确定特征指标下的业务特征值与量化值的对应关系；其中，在该对应关系中，最大业务特征值、最小业务特征值与量化范围的上限量化值、下限量化值分别对应；

根据每个用户在多个特征指标下的业务特征值与上述对应关系，确定每个用户在多个特征指标下的业务特征值对应的量化值。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

针对每个用户，对用户在多个特征指标下的量化值进行求和操作，得到用户的总量化值；

根据用户的总量化值与预设的等级标准，确定用户的用户等级。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

将用户的总量化值进行归一化操作，得到用户在预设区间内的量化值；

将用户在预设区间内的量化值与等级标准进行匹配，得到用户的用户等级；上述等级标准包括不同等级与不同量化值之间的对应关系。

在一个实施例中，特征指标包括关键特征指标；若用户的业务特征值满足关键特征指标的激活条件，则确定用户在预设区间内的量化值为与激活条件对应的设定值。

在一个实施例中，上述关键特征指标包括惩罚指标；

若用户的业务特征值满足惩罚指标的激活条件，则确定用户在预设区间内的量化值为预设区间的最小值。

在一个实施例中，上述关键特征指标包括奖励指标；

若用户的业务特征值满足奖励指标的激活条件，则确定用户在预设区间内的量化值为预设区间的最大值。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

在预设时间段内，将用户在多个特征指标下的历史量化值作为参考量化值，并根据用户的当前量化值、预设阈值以及参考量化值，确定用户在多个特征指标下的更新量化值。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

计算当前量化值与预设阈值的差值，并将差值与参考量化值进行求和操作，将求和结果作为更新量化值。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取目标业务的用户群，以及用户群中每个用户的业务数据；

根据预设的多个特征指标以及每个特征指标的量化规则，从每个用户的业务数据中提取每个特征指标下的业务特征值，以及计算每个用户在多个特征指标下的业务特征值对应的量化值；该量化值位于特征指标预设的量化范围内；

根据每个用户在多个特征指标下的量化值，确定每个用户的用户等级，以及根据每个用户的用户等级确定每个用户的目标业务信息。

本实施例提供的计算机可读存储介质，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

针对每个特征指标，根据每个用户在特征指标下的业务特征值，确定特征指标下的最大业务特征值和最小业务特征值；

针对每个特征指标，根据最大业务特征值、最小业务特征值以及特征指标的量化范围，确定特征指标下的业务特征值与量化值的对应关系；其中，在该对应关系中，最大业务特征值、最小业务特征值与量化范围的上限量化值、下限量化值分别对应；

根据每个用户在多个特征指标下的业务特征值与上述对应关系，确定每个用户在多个特征指标下的业务特征值对应的量化值。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

针对每个用户，对用户在多个特征指标下的量化值进行求和操作，得到用户的总量化值；

根据用户的总量化值与预设的等级标准，确定用户的用户等级。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

将用户的总量化值进行归一化操作，得到用户在预设区间内的量化值；

将用户在预设区间内的量化值与等级标准进行匹配，得到用户的用户等级；上述等级标准包括不同等级与不同量化值之间的对应关系。

在一个实施例中，特征指标包括关键特征指标；若用户的业务特征值满足关键特征指标的激活条件，则确定用户在预设区间内的量化值为与激活条件对应的设定值。

在一个实施例中，上述关键特征指标包括惩罚指标；

若用户的业务特征值满足惩罚指标的激活条件，则确定用户在预设区间内的量化值为预设区间的最小值。

在一个实施例中，上述关键特征指标包括奖励指标；

若用户的业务特征值满足奖励指标的激活条件，则确定用户在预设区间内的量化值为预设区间的最大值。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

在预设时间段内，将用户在多个特征指标下的历史量化值作为参考量化值，并根据用户的当前量化值、预设阈值以及参考量化值，确定用户在多个特征指标下的更新量化值。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

计算当前量化值与预设阈值的差值，并将差值与参考量化值进行求和操作，将求和结果作为更新量化值。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种用户等级量化方法，其特征在于，包括：

服务器获取目标业务的用户群，以及所述用户群中每个用户的业务数据；

所述服务器根据预设的多个特征指标以及每个特征指标的量化规则，从每个用户的业务数据中提取每个特征指标下的业务特征值，以及计算每个用户在所述多个特征指标下的业务特征值对应的量化值；所述量化值位于所述特征指标预设的量化范围内；

所述服务器根据每个用户在所述多个特征指标下的量化值，确定所述每个用户的用户等级，以及根据每个用户的用户等级确定所述每个用户的目标业务信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算每个用户在所述多个特征指标下的业务特征值对应的量化值，包括：

针对每个特征指标，所述服务器根据每个用户在所述特征指标下的业务特征值，确定所述特征指标下的最大业务特征值和最小业务特征值；

针对每个特征指标，所述服务器根据所述最大业务特征值、所述最小业务特征值以及所述特征指标的量化范围，确定所述特征指标下的业务特征值与量化值的对应关系；其中，在所述对应关系中，所述最大业务特征值、所述最小业务特征值与所述量化范围的上限量化值、下限量化值分别对应；

所述服务器根据每个用户在所述多个特征指标下的业务特征值与所述对应关系，确定每个用户在所述多个特征指标下的业务特征值对应的量化值。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述服务器根据每个用户在所述多个特征指标下的量化值，确定所述每个用户的用户等级，包括：

针对每个用户，所述服务器对所述用户在所述多个特征指标下的量化值进行求和操作，得到所述用户的总量化值；

所述服务器根据所述用户的总量化值与预设的等级标准，确定所述用户的用户等级。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述服务器根据所述用户的总量化值与预设的等级标准，确定所述用户的用户等级，包括：

所述服务器将所述用户的总量化值进行归一化操作，得到所述用户在预设区间内的量化值；

所述服务器将所述用户在预设区间内的量化值与所述等级标准进行匹配，得到所述用户的用户等级；所述等级标准包括不同等级与不同量化值之间的对应关系。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述特征指标包括关键特征指标；若所述用户的业务特征值满足所述关键特征指标的激活条件，则所述服务器确定所述用户在预设区间内的量化值为与所述激活条件对应的设定值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述关键特征指标包括惩罚指标；

若所述用户的业务特征值满足所述惩罚指标的激活条件，则所述服务器确定所述用户在预设区间内的量化值为所述预设区间的最小值。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述关键特征指标包括奖励指标；

若所述用户的业务特征值满足所述奖励指标的激活条件，则所述服务器确定所述用户在预设区间内的量化值为所述预设区间的最大值。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在预设时间段内，所述服务器将所述用户在所述多个特征指标下的历史量化值作为参考量化值，并根据所述用户的当前量化值、预设阈值以及所述参考量化值，确定所述用户在所述多个特征指标下的更新量化值。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述服务器根据所述用户的当前量化值、预设阈值以及所述参考量化值，确定所述用户在所述多个特征指标下的更新量化值，包括：

所述服务器计算所述当前量化值与所述预设阈值的差值，并将所述差值与所述参考量化值进行求和操作，将求和结果作为所述更新量化值。

10.一种用户等级量化装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标业务的用户群，以及所述用户群中每个用户的业务数据；

量化模块，用于根据预设的多个特征指标以及每个特征指标的量化规则，从每个用户的业务数据中提取每个业务特征指标下的业务特征值，以及计算每个用户在所述多个特征指标下的业务特征值对应的量化值；所述量化值位于所述特征指标预设的量化范围内；

确定模块，用于根据每个用户在所述多个特征指标下的量化值，确定所述每个用户的用户等级，以及根据所述每个用户的用户等级确定所述每个用户的目标业务信息。