CN116542696A - 用户群体分类方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种用户群体分类方法、装置、设备及存储介质，可以应用于人工智能技术领域或金融科技领域。该方法包括：获取用户的交易数据及用户当前所在地的地理位置标识；根据地理位置标识，从数据库中提取与地理位置相关联的用户群体分类表，其中，用户群体分类表是根据地理位置在预设时间范围内的数字资源，和表征预设时间范围内的交易活跃度的数字资源构建的；将用户的交易数据与用户群体分类表进行匹配，得到用户的群体分类结果。

Description

用户群体分类方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域或金融科技领域，尤其涉及一种用户群体分类方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

用户群体的分类对业务发展至关重要。通过对用户群体进行分类，可以帮助企业找出适用于每一类用户群体的业务策略，提高企业和用户群体的体验感。

在实现本公开发明构思的过程中，发明人发现相关技术中一般会存在以下问题：现有的用户群体分类方法一般是根据用户的基本信息进行粗略的分类，不能准确地对用户群体进行分类，降低了对用户群体进行分类的准确率。

发明内容

鉴于上述问题，本公开提供了用户群体分类方法、装置、设备、存储介质和程序产品。

本公开的一个方面提供了一种用户群体分类方法，包括：获取用户的交易数据及所述用户当前所在地的地理位置标识；根据所述地理位置标识，从数据库中提取与所述地理位置相关联的用户群体分类表，其中，所述用户群体分类表是根据所述地理位置在预设时间范围内的数字资源，和表征所述预设时间范围内的交易活跃度的数字资源构建的；将所述用户的交易数据与所述用户群体分类表进行匹配，得到所述用户的群体分类结果。

根据本公开的实施例，所述用户群体分类表是根据所述地理位置在预设时间范围内的数字资源，和表征所述预设时间范围内的交易活跃度的数字资源构建的包括：查询在所述预设时间范围内的用户群体分类基数；根据所述地理位置在预设时间范围内的第一数字资源和表征所述预设时间范围内的交易活跃度的第二数字资源，构建用户群体分类系数；计算所述用户群体分类基数与所述用户群体分类系数之间的乘积，得到所述用户群体分类的基准数据；对所述基准数据进行划分，得到所述用户群体分类表。

根据本公开的实施例，所述根据所述地理位置在预设时间范围内的数字资源和表征所述预设时间范围内的交易活跃度的数字资源，确定用户群体分类系数包括：根据所述地理位置在预设时间范围内的第一数字资源，构建用户群体分类的第一分类子系数；根据表征所述预设时间范围内的交易活跃度的第二数字资源，确定用户群体分类的第二分类子系数；计算所述第一分类子系数和所述第二分类子系数之间的乘积，得到所述用户群体分类系数。

根据本公开的实施例，根据所述地理位置在预设时间范围内的数字资源，确定用户群体分类的第一分类子系数包括：基于所述地理位置，确定第一地理区域和第二地理区域，其中，所述第一地理区域的范围包括所述地理位置，所述第二地理区域的范围包括所述地理位置、所述第一地理区域的范围，所述第二地理区域的范围大于所述第一地理区域的范围；从预设数据平台中，调取所述第一地理区域在所述预设时间范围内的数字资源，和所述第二地理区域在所述预设时间范围的数字资源；计算所述第一地理区域在所述预设时间范围内的数字资源，与所述第二地理区域在所述预设时间范围的数字资源之间的比值，得到所述第一分类子系数。

根据本公开的实施例，所述交易活跃度包括交易汇率变化和交易购买力度；所述根据表征所述预设时间范围内的交易活跃度的数字资源，确定用户群体分类的第二分类子系数包括：从所述预设数据平台中，查询表征所述交易汇率变化的数字资源和表征所述交易购买力度的数字资源；对表征所述交易汇率变化的数字资源、表征所述交易购买力度的数字资源进行处理，分别得到交易汇率特征数据、交易购买力特征数据；计算所述交易汇率特征数据与所述交易购买力特征数据之间的乘积，得到所述第二分类子系数。

根据本公开的实施例，所述对所述基准数据进行划分，得到所述用户群体分类表包括：确定用于划分所述基准数据的N个预设划分系数，N为整数；基于所述基准数据与N个所述预设划分系数中至少一个所述预设划分系数之间的乘积，构建M个划分区间，其中，M为整数，M个所述划分区间中每一个所述划分区间的端值是根据所述基准数据和所述预设划分系数之间的乘积得到的，M个所述划分区间分别对应于M个划分等级；根据所述M个所述划分区间和M个所述划分等级，生成所述所述用户群体分类表。

根据本公开的实施例，所述将所述用户的交易数据与所述用户群体分类表进行匹配，得到所述用户的群体分类结果包括：将所述交易数据与M个所述划分区间中的至少一个所述划分区间进行匹配，以从M个所述划分区间中确定目标划分区间；将与所述目标划分区间对应的划分等级作为所述用户的群体分类结果。

根据本公开的实施例，上述方法还包括：根据所述用户的群体分类结果，生成产品推荐策略，以向所述用户推荐金融产品。

本公开的另一方面还提供了一种用户群体分类装置，包括：获取模块，用于获取用户的交易数据及所述用户当前所在地的地理位置标识；提取模块，用于根据所述地理位置标识，从数据库中提取与所述地理位置相关联的用户群体分类表，其中，所述用户群体分类表是根据所述地理位置在预设时间范围内的数字资源，和表征所述预设时间范围内的交易活跃度的数字资源构建的；匹配模块，用于将所述用户的交易数据与所述用户群体分类表进行匹配，得到所述用户的群体分类结果。

本公开的另一方面还提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行上述的用户群体分类方法。

本公开的另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述的用户群体分类方法。

本公开的另一方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的用户群体分类方法。

根据本公开实施例提供的用户群体分类方法、装置、设备、存储介质和程序产品，通过获取用户的交易数据以及用户的地理位置标识；根据地理位置标识从数据库中提取相对应的用户群体分类表；将用户的交易数据与用户群体分类表进行匹配，得到用户的群体分类结果。由于用户群体分类表是根据地理位置在预设时间范围内的数字资源和表征预设时间范围内的交易活跃度的数据资源构建的，所以在对用户群体进行分类的过程中，可以考虑到用户所在地的数字资源和交易活跃度数字资源，从而可以更全面准确地对用户群体进行针对性地分类，至少部分地克服了相关技术中只能根据用户的基本信息进行粗略分类的问题，进而达到了提高对用群体进行分类的准确率的技术效果。

附图说明

通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述内容以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：

图1示意性示出了根据本公开实施例的用户群体分类方法和装置的系统架构图；

图2示意性示出了根据本公开实施例的用户群体分类方法的流程图；

图3示意性示出了根据本公开实施例的应用用户群体分类方法的流程图；

图4示意性示出了确定分级算法的流程图；

图5示意性示出了根据本公开实施例的用户群体分类装置的结构框图；以及

图6示意性示出了根据本公开实施例的适于实现用户群体分类方法的电子设备的方框图。

具体实施方式

以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。

在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。

在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。

在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。

在本公开的技术方案中，所涉及的数据(如包括但不限于用户个人信息)的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开和应用等处理，均符合相关法律法规的规定，采取了必要保密措施，且不违背公序良俗。

目前的现有技术中存在根据用户账户的日均余额进行分级推荐业务的系统，例如，银行业务可以在每个自然月的月初，根据用户在银行的上月日均金融资产规模确定用户所属的星级。个人用户星级可以从高至低，分为私人银行星级、七星级、六星级、五星级、四星级、三星级、二星级、准星级等8类星级，根据星级采取不同的业务推荐方式。但银行只关注到了用户的金融资产规模，并未考虑到资金提现这一行为所能带来的潜在业务推荐机会。在一般情况下，用户可以是从第三方机构将资金提取到一银行账户的。如果该银行能根据提现的资金展开业务推荐，这样可以提高企业和用户的体验感。

现有技术中，不仅未考虑到提现资金对业务推荐的影响，而且在通过对用户进行分类的过程中，只关注到了用户的基本信息，导致对用户进行了不准确的分类，降低了对用户群体进行分类的准确率。

有鉴于此，本公开的实施例提供了一种用户群体分类方法、装置、设备、存储介质和程序产品，用于提高对用户群体分类的准确率。具体地，该方法包括获取用户的交易数据及用户当前所在地的地理位置标识；根据地理位置标识，从数据库中提取与地理位置相关联的用户群体分类表，其中，用户群体分类表是根据地理位置在预设时间范围内的数字资源，和表征预设时间范围内的交易活跃度的数字资源构建的；将用户的交易数据与用户群体分类表进行匹配，得到用户的群体分类结果。

需要说明的是，本公开实施例确定的用户群体分类方法和装置可用于人工智能技术领域或金融科技领域，也可用于除人工智能技术领域或金融科技领域之外的任意领域，本公开实施例对确定的用户群体分类方法和装置的应用领域不做限定。

图1示意性示出了根据本公开实施例的用户群体分类方法和装置的系统架构图。

如图1所示，根据该实施例的系统架构100可以包括第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103、网络104和服务器105。网络104用以在第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103中的至少一个通过网络104与服务器105交互，以接收或发送交易消息等，例如用户通过第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103中的至少一个进行资金提现。第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如金融类应用、各银行的客户端应用、支持资金提现的应用、购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。

第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103可以是具有显示屏，支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103所发起的资金提现行为进行分析等处理，得到用户所属的分类，并向使用终端设备的用户推荐相应的业务。具体地，服务器105可以获取用户的交易数据及用户当前所在地的地理位置标识；根据地理位置标识，从数据库中提取与地理位置相关联的用户群体分类表，其中，用户群体分类表是根据地理位置在预设时间范围内的数字资源，和表征预设时间范围内的交易活跃度的数字资源构建的；将用户的交易数据与用户群体分类表进行匹配，得到用户的群体分类结果。

需要说明的是，本公开实施例所提供的用户群体分类方法一般可以由服务器105执行。相应地，本公开实施例所提供的用户群体分类装置一般可以设置于服务器105中。本公开实施例所提供的用户群体分类方法也可以由不同于服务器105且能够与第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的用户群体分类装置也可以设置于不同于服务器105且能够与第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群中。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

以下将基于图1描述的系统架构，通过图2～图4对公开实施例的用户群体分类方法进行详细描述。

图2示意性示出了根据本公开实施例的用户群体分类方法的流程图。

如图2所示，该实施例的用户群体分类包括操作S210～操作S230。

在操作S210，获取用户的交易数据及用户当前所在地的地理位置标识。

在操作S220，根据地理位置标识，从数据库中提取与地理位置相关联的用户群体分类表，其中，用户群体分类表是根据地理位置在预设时间范围内的数字资源，和表征预设时间范围内的交易活跃度的数字资源构建的。

在操作S230，将用户的交易数据与用户群体分类表进行匹配，得到用户的群体分类结果。

根据本公开的实施例，交易数据可以是指交易过程中产生的金额，例如将资金提现到一银行企业的资金金额、将资金转存或存入到一银行企业的资金金额等。可以理解的是，获取交易金额的过程是在获得用户许可的情况下进行的，例如，在用户进行交易前，可以向用户发起获取交易金额的请求，在获得用户的许可下，再获取交易过程中产生的交易金额。本公开实施例获取用户交易金额的过程均符合相关法律法规的规定，采取了必要保密措施，且不违背公序良俗。

根据本公开的实施例，用户当前所在地的可以是指当前交易行为发生地，例如用户在A市将资金提现或存入到了一银行，则用户的当前所在地为A市，地理位置标识可以是A。用户在B市将资金资金提现或存入到了一银行，则用户的当前所在地为B市，地理位置标识可以是B，地理位置的单位可以根据实际需要进行适应性调整。用户当前所在地可以是还可以是指银行卡的开户地，例如将资金提到到一个银行卡中，该银行卡的开户地c市可以作为当前所在地。

根据本公开的实施例，用户所在地的地理位置可以是通过GPS(GlobalPositioning System，定位系统)获取的。当用户利用第三方机构的应用上进行交易时，可以通过第三方机构的应用的GPS系统获取用户所在地的地理位置。可以理解的是，获取用户地理位置标识的过程，是在获得用户许可下进行的，例如在获取地理位置标识前，可以通过第三方机构的应用向用户发起获取地理位置标识的请求，在获得用户许可的情况下，再获取用户的地理位置标识。本公开实施例获取用户地理位置标识的过程均符合相关法律法规的规定，采取了必要保密措施，且不违背公序良俗。

根据本公开的实施例，数据库中可以是存储多个用户群体分类表，这多个用户群体分类表可以是通过地理位置标识进行区分的，通过查询地理位置标识，可以查询到用户群体分类表。每一个地理位置标识可以对应一个或多个用户群体分类表，每一个用户群体分类表也可以对应一个或多个地理位置标识。当一个地理位置标识对应一个用户群体分类表时，可以直接通过查询操作得到相应的用户群体分类表。

当一个地理位置标识对应多个用户群体分类表时，可以将交易数据分别与这多个表中的划分区间进行匹配，在匹配成功的结果中，当匹配成功的结果小于或等于一定数量时，可以直接将根据匹配成功结果确定的一个或多个业务产品推荐给用户；当匹配成功的结果大于一定数量时，可以从匹配成功的结果中筛选出匹配度较高的至少一个匹配结果，再将根据至少一个匹配度较高的匹配结果得到的一个或多个业务产品推荐给用户。示例行地，对于匹配度可以参照如下方式理解，假设提现金额为1.5万元，第一个用户群体分类表中的有一个等级对应的划分区间为1万元≤金额≤2万元，第二个用户群体分类表中的有一个等级对应的划分区间为1万元≤金额≤10万元，则可以认为1.5万元的交易金额与第一用户群体分类表中的1万元≤金额≤2万元的划分区间，匹配度较高。

可以理解的是，若业务产品较多时，可以对业务产品按照预设排序表进行排序，例如业务产品所需的金额从大到小、业务产品的利弊各自百分比从高到低等顺序进行排序，选取排序结果中位置靠前的业务产品推荐给用户。

根据本公开的实施例，用户群体分类表用于根据用户的交易金额，为用户赋予类别标识。用户群体分类表可以为数据列表形式，其中一列为金额数值范围，另一列为与金额数字范围对应的类别标识，例如一级交易用户、二级交易用户、三级交易用户、四级交易用户等。

根据本公开的实施例，预设时间范围可以是指距离交易发生时刻的上一年，上一个月，上一个季度等。具体可以根据实际需要进行适应性调整。

根据本公开的实施例，地理位置在预设时间范围内的数字资源可以理解为用户所在地的GDP(Gross Domestic Product，国内生成总值)、居民可支配收入等。

根据本公开的实施例，表征所述预设时间范围内的交易活跃度的数字资源可以理解为表征交易汇率变化幅度的数字资源、表征交易购买力度的数字资源，例如cpi(consumer price index，居民消费价格指数)等。

根据本公开的实施例，用户群体分类结果可以是指用户的类别标识，例如得知该交易用户是一级交易用户、二级交易用户、三级交易用户、四级交易用户中的哪一级交易用户等。

根据本公开实施例提供的用户群体分类方法、装置、设备、存储介质和程序产品，通过获取用户的交易数据以及用户的地理位置标识；根据地理位置标识从数据库中提取相对应的用户群体分类表；将用户的交易数据与用户群体分类表进行匹配，得到用户的群体分类结果。由于用户群体分类表是根据地理位置在预设时间范围内的数字资源和表征预设时间范围内的交易活跃度的数据资源构建的，所以在对用户群体进行分类的过程中，可以考虑到用户所在地的数字资源和交易活跃度数字资源，从而可以更全面准确地对用户群体进行针对性地分类，至少部分地克服了相关技术中只能根据用户的基本信息进行粗略分类的问题，进而达到了提高对用群体进行分类的准确率的技术效果。

根据本公开的实施例，操作S220中的用户群体分类表可以是通过如下操作构建的：查询在预设时间范围内的用户群体分类基数；根据地理位置在预设时间范围内的第一数字资源和表征预设时间范围内的交易活跃度的第二数字资源，构建用户群体分类系数；计算用户群体分类基数与用户群体分类系数之间的乘积，得到用户群体分类的基准数据；对基准数据进行划分，得到用户群体分类表。

根据本公开的实施例，用户群体分类基数可以是指居民人均可支配收入。例如，可以选取上一年度全国居民人均可支配收入，作为用户群体分类基数。上一年度全国居民人均可支配收入的来源可以为国家统计局《中国统计年鉴》中的数据。

根据本公开的实施例，根据地理位置在预设时间范围内的数字资源和表征预设时间范围内的交易活跃度的数字资源，构建用户群体分类系数可以包括如下操作：根据地理位置在预设时间范围内的第一数字资源，确定用户群体分类的第一分类子系数；根据表征预设时间范围内的交易活跃度的第二数字资源，确定用户群体分类的第二分类子系数；计算第一分类子系数和第二分类子系数之间的乘积，得到用户群体分类系数。

根据本公开的实施例，根据地理位置在预设时间范围内的第一数字资源，确定用户群体分类的第一分类子系可以包括如下操作：基于地理位置，确定第一地理区域和第二地理区域，其中，第一地理区域的范围包括地理位置，第二地理区域的范围包括地理位置、第一地理区域的范围，第二地理区域的范围大于第一地理区域的范围；从预设数据平台中，调取第一地理区域在预设时间范围内的数字资源，和第二地理区域在预设时间范围的数字资源；计算第一地理区域在预设时间范围内的数字资源，与第二地理区域在预设时间范围的数字资源之间的比值，得到第一分类子系数。

根据本公开的实施例，以银行卡的开户地c市为所在地为例，第一地理区域可以是包括开户地c市的省份C，第二地理区域可以是指全国。

根据本公开的实施例，预设数据平台可以是指能够查询到GDP等数据的平台。

根据本公开的实施例，第一地理区域在预设时间范围内的数字资源可以是指包括开户地c市的省份C的，上一统计年度全省人均国内生产总值。

根据本公开的实施例，第二地理区域在预设时间范围的数字资源可以是上一统计年度的全国人均国内生产总值。

根据本公开的实施例，计算第一地理区域在预设时间范围内的数字资源，与第二地理区域在预设时间范围的数字资源之间的比值，得到第一分类子系数的过程可以如公式(1)所示。

其中，α可以表示第一分类子系数，也可为GDP调整系数。gdp_省人均为第一地理区域在预设时间范围内的数字资源，即提现到的银行卡的开户地c市所在省份C的，上一统计年度全省人均国内生产总值；gdp_国人均为第二地理区域在预设时间范围的数字资源，即上一统计年度的全国人均国内生产总值。

根据本公开的实施例，在对用户群体进行分类的过程中，考虑到了各省份的发展水平，能够结合地区因素对用户群体进行精准分类，提高对用户群体分类的准确率，进而提高金融产品的推荐准确率。

根据本公开的实施例，交易活跃度可以包括交易汇率变化和交易购买力度。根据表征预设时间范围内的交易活跃度的数字资源，确定用户群体分类的第二分类子系数可以包括如下操作：从预设数据平台中，查询表征交易汇率变化的数字资源和表征交易购买力度的数字资源；对表征交易汇率变化的数字资源、表征交易购买力度的数字资源进行处理，分别得到交易汇率特征数据、交易购买力特征数据；计算交易汇率特征数据与交易购买力特征数据之间的乘积，得到第二分类子系数。

根据本公开的实施例，考虑到币值的变化，可以将上一统计年度币值的汇率变化幅度作为表征交易汇率变化的数字资源，将上一统计年度cpi作为表征交易购买力度的数字资源。

根据本公开的实施例，对表征交易汇率变化的数字资源、表征交易购买力度的数字资源进行处理，分别得到交易汇率特征数据、交易购买力特征数据的处理过程；以及计算交易汇率特征数据与交易购买力特征数据之间的乘积，得到第二分类子系数的过程可以如公式(2)所示。

β＝(1+b)×(1+c) (2)

其中，β可以示第二分类子系数；b可以为表征交易汇率变化的数字资源，例如上一统计年度币值的汇率变化幅度；c可以为表征交易购买力度的数字资源，例如上一统计年度cpi；1+b可以表示交易汇率特征数据；1+c可以表示交易购买力特征数据。

根据本公开的实施例，在对用户群体进行分类的过程中，考虑到了交易活跃度，由于币值是有变化幅度的，通过结合币值的汇率变化和交易购买力对用户群体进行分类，可以提高对用户群体分类的时效性，提高对用户群体进行分类的准确率，进而提高金融产品的推荐准确率。

根据本公开的实施例，计算所述第一分类子系数和所述第二分类子系数之间的乘积，得到所述用户群体分类系数的过程可以如公式(3)所示。

λ＝α×β＝α×(1+b)×(1+c) (3)

其中，λ可以表示用户群体分类系数，α可以表示第一分类子系数，通过公式(1)得到，β可以表示第二分类子系数，通过公式(2)得到。

根据本公开的实施例，通过根据根据不同省份发展水平、币值汇率变化幅度、物价水平等因素确定用户群体分类系数，可以至少部分的克服现有技术中只根据用户基本信息多用户进行粗略分类的问题，通过结合用户周围的整体资源，将用户群体置于与用户群体相关的整体资源中进行分类，可以提高对用户群体分类的准确率，进而提高金融产品的推荐准确率。

根据本公开的实施例，计算用户群体分类基数与用户群体分类系数之间的乘积，得到用户群体分类的基准数据的过程可以如公式(4)所示。

Y＝λ×X (4)

其中，Y可以表示用户群体分类的基准数据，λ可以表示用户群体分类系数，通过公式(3)得到，X可以表示用户群体分类基数，例如上一年度全国居民人均可支配收入。

根据本公开的实施例，对基准数据进行划分，得到用户群体分类表过程可以包括如下操作：确定用于划分基准数据的N个预设划分系数，N为整数；基于基准数据与N个预设划分系数中至少一个预设划分系数之间的乘积，构建M个划分区间，其中，M为整数，M个划分区间中每一个划分区间的端值是根据基准数据和预设划分系数之间的乘积得到的，M个划分区间分别对应于M个划分等级；根据M个划分区间和M个划分等级，生成用户群体分类表。

根据本公开的实施例，预设划分系数可以用于对基准数据进行划分。例如0.05、0.3、0.6、1等。预设划分系数可以根据实际需要进行适应性调整。

根据本公开的实施例，根据上述预设划分系数，可以构建4个划分区间，并对应4个划分等级，划分等级可以作为用户的类别标识。划分后的用户群体分类表可以如表1所示。可以理解的是，划分区间的个数可以根据实际需要进行适应性调整，但划分区间的个数和划分等级的个数可以保持相同。

表1

划分等级	划分区间
		一级交易用户	0.05×Y≤交易金额<0.3×Y
二级交易用户	0.3×Y≤交易金额<0.6×Y
		三级交易用户	0.6×Y≤交易金额<Y
四级交易用户	交易金额≥Y

根据本公开的实施例，操作S230可以包括如下操作：将交易数据与M个划分区间中的至少一个划分区间进行匹配，以从M个划分区间中确定目标划分区间；将与目标划分区间对应的划分等级作为用户的群体分类结果。示例性地，假设交易金额在0.05×Y≤交易金额<0.3×Y的划分区间中，则目标划分区间可以是0.05×Y≤交易金额<0.3×Y，与该目标划分区间对应的划分等级为一级交易用户，则用户的群体分类结果可以为一级交易用户。

根据本公开的实施例，在得到用户群体分类结果后，可以根据用户的群体分类结果，生成产品推荐策略，以向用户推荐金融产品。具体地，可以根据用户的群体分类结果，分析出与用户匹配的金融产品，例如理财产品等，将该理财产品的标识通过短信提示、电话告知等方式提醒用户，提高用户的体验感。

图3示意性示出了根据本公开实施例的应用用户群体分类方法的流程图。

如图3所示，应用用户群体分类方法的流程可以包括操作S310～操作S340。

在操作S310，获取用户资金提现操作的资金金额。

在操作S320，将资金金额按照分级算法分级路由。

在操作S330，将分级路由结果通知相关业务人员。

在操作S340，业务人员根据分级路由结果采用不同产品推荐策略。

图4示意性示出了确定分级算法的流程图。

如图4所示，确定分级算法的流程可以包括操作S410～操作S430。

在操作S410，确定提现分级金额基数。

在操作S420，确定折算系数。

在操作S430，根据分级比例分级。

根据本公开的实施例，操作S410～操作S430的内容可以参考操作S210～擦作S230中的相关内容，例如，操作S410中的提现分级金额基数可以参考公式(4)中的X，选取上一年度全国居民人均可支配收入。操作S420中的折算系数可以参考公式(3)中的λ，操作S430中的根据分级比例分级，可以参考操作S230中的表1进行分级。

以下通过一实施例对本公开的应用用户群体分类方法的应用过程进行示例性的描述。

示例性地，假设K年度的国居民人均可支配收入为3.69万元，全国人均GDP为8.75万元，开户地c市所在省份C的省人均GDP为19.01万元，开户地d市所在省份D的省人均GDP为5.23万元，人民币汇率幅度变化为4.08％，K年度的cpi为2％。

将上述参数代入公式(1)～(4)中，并利用表1中所示的预设划分系数进行划分，得到的开户地c市所在省份C的用户群体分类表可以如表2所示，开户地d市所在省份D的用户群体分类表可以如表3所示。

表2

划分等级	开户地c市所在省份C的划分区间
		一级交易用户	0.39万元≤提现金额<2.35万元
二级交易用户	2.35万元≤提现金额<4.70万元
		三级交易用户	4.70万元≤提现金额<7.84万元
四级交易用户	提现金额≥7.84万元

表3

划分等级	开户地d市所在省份D的划分区间
		一级交易用户	0.11万元≤提现金额<0.65万元
二级交易用户	0.65万元≤提现金额<1.30万元
		三级交易用户	1.30万元≤提现金额<2.16万元
四级交易用户	提现金额≥2.16万元

当一位C省份的用户从第三方机构中进行资金提现入银行卡的金额为20000元，此交易会触发服务器进行用户群体分类，经过计算，该用户开户网点的业务人员会收到提醒，该用户进行了一级提现，为“一级交易用户”。获悉此信息后，业务人员可通过短信、公众号或通知消息等通知方式通知用户，为用户推荐适合20000元的金融理财产品。

当一位D省份的用户从第三方机构中进行资金提现入银行卡的金额为20000元，此交易会触发服务器进行用户群体分类，经过计算，该用户开户网点的业务人员会收到提醒，该用户进行了三级提现，为“三级交易用户”。获悉此信息后，业务人员可电话告知方式为用户户推荐适合20000元的金融理财产品，对于有意向的用户，可进一步提供相关业务。

需要说明的是，本公开实施例中的流程图所示的操作除非明确说明不同操作之间存在执行的先后顺序，或者不同操作在技术实现上存在执行的先后顺序，否则，多个操作之间的执行顺序可以不分先后，多个操作也可以同时执行。

基于上述用户群体分类方法，本公开还提供了一种用户群体分类装置。以下将结合图5对该装置进行详细描述。

图5示意性示出了根据本公开实施例的用户群体分类装置的结构框图。

如图5所示，该实施例的用户群体分类装置500包括获取模块510、提取模块520和匹配模块530。

获取模块510，用于获取用户的交易数据及用户当前所在地的地理位置标识。

提取模块520，用于根据地理位置标识，从数据库中提取与地理位置相关联的用户群体分类表，其中，用户群体分类表是根据地理位置在预设时间范围内的数字资源，和表征预设时间范围内的交易活跃度的数字资源构建的。

匹配模块530，用于将用户的交易数据与用户群体分类表进行匹配，得到用户的群体分类结果。

根据本公开实施例提供的用户群体分类方法、装置、设备、存储介质和程序产品，通过获取用户的交易数据以及用户的地理位置标识；根据地理位置标识从数据库中提取相对应的用户群体分类表；将用户的交易数据与用户群体分类表进行匹配，得到用户的群体分类结果。由于用户群体分类表是根据地理位置在预设时间范围内的数字资源和表征预设时间范围内的交易活跃度的数据资源构建的，所以在对用户群体进行分类的过程中，可以考虑到用户所在地的数字资源和交易活跃度数字资源，从而可以更全面准确地对用户群体进行针对性地分类，至少部分地克服了相关技术中只能根据用户的基本信息进行粗略分类的问题，进而达到了提高对用群体进行分类的准确率的技术效果。

根据本公开的实施例，提取模块包括查询子模块、构建子模块、计算子模块、划分子模块。

查询子模块，用于查询在预设时间范围内的用户群体分类基数。

构建子模块，用于根据地理位置在预设时间范围内的第一数字资源和表征预设时间范围内的交易活跃度的第二数字资源，构建用户群体分类系数。

计算子模块，用于计算用户群体分类基数与用户群体分类系数之间的乘积，得到用户群体分类的基准数据。

划分子模块，用于对基准数据进行划分，得到用户群体分类表。

根据本公开的实施例，构建子模块包括第一确定单元、第二确定单元、计算单元。

第一确定单元，用于根据地理位置在预设时间范围内的第一数字资源，确定用户群体分类的第一分类子系数。

第二确定单元，用于根据表征预设时间范围内的交易活跃度的第二数字资源，确定用户群体分类的第二分类子系数。

计算单元，用于计算第一分类子系数和第二分类子系数之间的乘积，得到用户群体分类系数。

根据本公开的实施例，第一确定单元包括确定子单元、调取子单元、第一计算子单元。

确定子单元，用于基于地理位置，确定第一地理区域和第二地理区域，其中，第一地理区域的范围包括地理位置，第二地理区域的范围包括地理位置、第一地理区域的范围，第二地理区域的范围大于第一地理区域的范围。

调取子单元，用于从预设数据平台中，调取第一地理区域在预设时间范围内的数字资源，和第二地理区域在预设时间范围的数字资源。

第一计算子单元，用于计算第一地理区域在预设时间范围内的数字资源，与第二地理区域在预设时间范围的数字资源之间的比值，得到第一分类子系数。

根据本公开的实施例，第二确定单元包括查询子单元、处理子单元、第二计算子单元。

查询子单元，用于从预设数据平台中，查询表征交易汇率变化的数字资源和表征交易购买力度的数字资源。

处理子单元，用于对表征交易汇率变化的数字资源、表征交易购买力度的数字资源进行处理，分别得到交易汇率特征数据、交易购买力特征数据。

第二计算子单元，用于计算交易汇率特征数据与交易购买力特征数据之间的乘积，得到第二分类子系数。

根据本公开的实施例，划分子模块包括第三确定单元、构建单元、生成单元。

第三确定单元，用于确定用于划分基准数据的N个预设划分系数，N为整数。

构建单元，用于基于基准数据与N个预设划分系数中至少一个预设划分系数之间的乘积，构建M个划分区间，其中，M为整数，M个划分区间中每一个划分区间的端值是根据基准数据和预设划分系数之间的乘积得到的，M个划分区间分别对应于M个划分等级。

生成单元，用于根据M个划分区间和M个划分等级，生成用户群体分类表。

根据本公开的实施例，匹配模块包括匹配子模块、结果子模块。

匹配子模块，用于将交易数据与M个划分区间中的至少一个划分区间进行匹配，以从M个划分区间中确定目标划分区间。

结果子模块，用于将与目标划分区间对应的划分等级作为用户的群体分类结果。

根据本公开的实施例，用户群体分类装置还包括推荐模块。

推荐模块，用于根据用户的群体分类结果，生成产品推荐策略，以向用户推荐金融产品。

根据本公开的实施例，获取模块510、提取模块520和匹配模块530中的任意多个模块可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本公开的实施例，获取模块510、提取模块520和匹配模块530中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，获取模块510、提取模块520和匹配模块530中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。

需要说明的是，本公开的实施例中用户群体分类装置部分与本公开的实施例中用户群体分类方法部分是相对应的，用户群体分类装置部分的描述具体参考用户群体分类方法部分，在此不再赘述。

图6示意性示出了根据本公开实施例的适于实现用户群体分类方法的电子设备的方框图。

如图6所示，根据本公开实施例的电子设备600包括处理器601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器601例如可以包括通用微处理器(例如CPU)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))等等。处理器601还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器601可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。

在RAM 603中，存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理器601、ROM602以及RAM 603通过总线604彼此相连。处理器601通过执行ROM 602和/或RAM 603中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意，所述程序也可以存储在除ROM 602和RAM 603以外的一个或多个存储器中。处理器601也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。

根据本公开的实施例，电子设备600还可以包括输入/输出(I/O)接口605，输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。电子设备600还可以包括连接至输入/输出(I/O)接口605的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至输入/输出(I/O)接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。

本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现根据本公开实施例的方法。

根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。例如，根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的ROM 602和/或RAM 603和/或ROM 602和RAM 603以外的一个或多个存储器。

本公开的实施例还包括一种计算机程序产品，其包括计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。当计算机程序产品在计算机系统中运行时，该程序代码用于使计算机系统实现本公开实施例所提供的用户群体分类方法。

在该计算机程序被处理器601执行时执行本公开实施例的系统/装置中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

在一种实施例中，该计算机程序可以依托于光存储器件、磁存储器件等有形存储介质。在另一种实施例中，该计算机程序也可以在网络介质上以信号的形式进行传输、分发，并通过通信部分609被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。该计算机程序包含的程序代码可以用任何适当的网络介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。

在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被处理器601执行时，执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

根据本公开的实施例，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例提供的计算机程序的程序代码，具体地，可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。程序设计语言包括但不限于诸如Java，C++，python，“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合或/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。

以上对本公开的实施例进行了描述。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本公开的范围。尽管在以上分别描述了各实施例，但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本公开的范围，本领域技术人员可以做出多种替代和修改，这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。

Claims (12)

1.一种用户群体分类方法，包括：

获取用户的交易数据及所述用户当前所在地的地理位置标识；

根据所述地理位置标识，从数据库中提取与所述地理位置相关联的用户群体分类表，其中，所述用户群体分类表是根据所述地理位置在预设时间范围内的数字资源，和表征所述预设时间范围内的交易活跃度的数字资源构建的；

将所述用户的交易数据与所述用户群体分类表进行匹配，得到所述用户的群体分类结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述用户群体分类表是根据所述地理位置在预设时间范围内的数字资源，和表征所述预设时间范围内的交易活跃度的数字资源构建的包括：

查询在所述预设时间范围内的用户群体分类基数；

根据所述地理位置在预设时间范围内的第一数字资源和表征所述预设时间范围内的交易活跃度的第二数字资源，构建用户群体分类系数；

计算所述用户群体分类基数与所述用户群体分类系数之间的乘积，得到所述用户群体分类的基准数据；

对所述基准数据进行划分，得到所述用户群体分类表。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述地理位置在预设时间范围内的数字资源和表征所述预设时间范围内的交易活跃度的数字资源，构建用户群体分类系数包括：

根据所述地理位置在预设时间范围内的第一数字资源，确定用户群体分类的第一分类子系数；

根据表征所述预设时间范围内的交易活跃度的第二数字资源，确定用户群体分类的第二分类子系数；

计算所述第一分类子系数和所述第二分类子系数之间的乘积，得到所述用户群体分类系数。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，根据所述地理位置在预设时间范围内的数字资源，确定用户群体分类的第一分类子系数包括：

基于所述地理位置，确定第一地理区域和第二地理区域，其中，所述第一地理区域的范围包括所述地理位置，所述第二地理区域的范围包括所述地理位置、所述第一地理区域的范围，所述第二地理区域的范围大于所述第一地理区域的范围；

从预设数据平台中，调取所述第一地理区域在所述预设时间范围内的数字资源，和所述第二地理区域在所述预设时间范围的数字资源；

计算所述第一地理区域在所述预设时间范围内的数字资源，与所述第二地理区域在所述预设时间范围的数字资源之间的比值，得到所述第一分类子系数。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述交易活跃度包括交易汇率变化和交易购买力度；

所述根据表征所述预设时间范围内的交易活跃度的数字资源，确定用户群体分类的第二分类子系数包括：

从所述预设数据平台中，查询表征所述交易汇率变化的数字资源和表征所述交易购买力度的数字资源；

对表征所述交易汇率变化的数字资源、表征所述交易购买力度的数字资源进行处理，分别得到交易汇率特征数据、交易购买力特征数据；

计算所述交易汇率特征数据与所述交易购买力特征数据之间的乘积，得到所述第二分类子系数。

6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对所述基准数据进行划分，得到所述用户群体分类表包括：

确定用于划分所述基准数据的N个预设划分系数，N为整数；

基于所述基准数据与N个所述预设划分系数中至少一个所述预设划分系数之间的乘积，构建M个划分区间，其中，M为整数，M个所述划分区间中每一个所述划分区间的端值是根据所述基准数据和所述预设划分系数之间的乘积得到的，M个所述划分区间分别对应于M个划分等级；

根据所述M个所述划分区间和M个所述划分等级，生成所述所述用户群体分类表。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述将所述用户的交易数据与所述用户群体分类表进行匹配，得到所述用户的群体分类结果包括：

将所述交易数据与M个所述划分区间中的至少一个所述划分区间进行匹配，以从M个所述划分区间中确定目标划分区间；

将与所述目标划分区间对应的划分等级作为所述用户的群体分类结果。

8.根据权利要求1所述的方法，还包括：

根据所述用户的群体分类结果，生成产品推荐策略，以向所述用户推荐金融产品。

9.一种用户群体分类装置，包括：

获取模块，用于获取用户的交易数据及所述用户当前所在地的地理位置标识；

提取模块，用于根据所述地理位置标识，从数据库中提取与所述地理位置相关联的用户群体分类表，其中，所述用户群体分类表是根据所述地理位置在预设时间范围内的数字资源，和表征所述预设时间范围内的交易活跃度的数字资源构建的；

匹配模块，用于将所述用户的交易数据与所述用户群体分类表进行匹配，得到所述用户的群体分类结果。

10.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行根据权利要求1～8中任一项所述的方法。

11.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行根据权利要求1～8中任一项所述的方法。

12.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1～8中任一项所述的方法。