[發明專利]一種商戶分類模型構建和商戶分類方法、裝置及設備有效
| 申請號： | 201810714402.6 | 申請日： | 2018-06-29 |
| 公開（公告）號： | CN109101989B | 公開（公告）日： | 2021-06-29 |
| 發明（設計）人： | 王娜;肖梅;徐曉輝 | 申請（專利權）人： | 創新先進技術有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415 | 代理人： | 林祥 |
| 地址： | 開曼群島大開曼島*** | 國省代碼： | 暫無信息 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 商戶 分類 模型 構建 方法 裝置 設備 | ||
1.一種商戶分類模型構建方法，該方法包括：
獲取若干商戶樣本，每個商戶樣本包括該商戶的歷史交易信息與經營模式類型，所述交易信息包括付款位置信息與買家信息；
提取每個商戶樣本的特征向量；其中，提取特征向量的方法包括：根據付款位置信息確定該商戶的交易區域，并根據買家信息統計所述交易區域中用于表示買家規模的買家總數、及用于表示買家活躍度的買家總活躍時長；根據所統計的買家總數、及買家總活躍時長，計算買家集中度，并根據所計算的買家集中度，得到該商戶樣本的特征向量；
根據所獲取的若干商戶樣本的經營模式類型、及所提取的特征向量，通過機器學習算法訓練商戶分類模型，所述商戶分類模型用于預測商戶的經營模式類型。
2.根據權利要求1所述的方法，所述根據買家信息統計所述交易區域中用于表示買家規模的買家總數、及用于表示買家活躍度的買家總活躍時長，包括：
根據付款位置信息，使用預設劃分規則，將交易區域劃分為至少一個交易子區域；
根據付款位置信息，確定在各交易子區域中付款的買家信息；
針對每個交易子區域，根據在該區域中付款的買家信息，統計該區域中用于表示買家規模的買家總數、及用于表示買家活躍度的買家總活躍時長；
所述根據所統計的買家總數、及買家總活躍時長，計算買家集中度，并根據所計算的買家集中度，得到該商戶樣本的特征向量，包括：
針對所確定的交易區域中每個交易子區域，根據所統計的買家總數、及買家總活躍時長，計算買家集中度；根據所計算的各交易子區域的買家集中度，得到該商戶樣本的特征向量。
3.根據權利要求2所述的方法，所述付款位置信息，包括：交易付款時的基于位置服務LBS信息；
所述根據付款位置信息，使用預設劃分規則，將交易區域劃分為至少一個交易子區域，包括：
使用預設地理圍欄算法，對各交易付款時的LBS信息進行聚類；
根據聚類結果將交易區域劃分為至少一個交易子區域。
4.根據權利要求3所述的方法，所述根據所計算的各交易子區域的買家集中度，得到該商戶樣本的特征向量，包括：
針對每個交易子區域，判斷所計算的買家集中度是否不小于預設集中閾值；
若是，則確定該交易子區域為交易集中子區域；
若否，則確定該交易子區域為交易非集中子區域；
計算該商戶樣本的交易區域中預先定義的特征的值，得到該商戶樣本的特征向量；所述預先定義的特征包括以下特征中的一種或多種：交易集中子區域規模、交易集中子區域買家規模、交易集中子區域交易規模、交易子區域地理跨度、交易區域地理跨度。
5.根據權利要求4所述的方法，所述計算交易子區域地理跨度的值，包括：
針對每個交易子區域：
計算該區域中各交易的付款位置信息的平均值，得到該區域的中心位置；
計算該區域中各交易的付款位置與中心位置的偏離程度，得到該區域的地理跨度。
6.一種基于權利要求1至5任一項所述商戶分類模型的商戶分類方法，該方法包括：
獲取待分類商戶的歷史交易信息；
提取所述待分類商戶的特征向量；
將所提取的所述待分類商戶的特征向量，輸入到所述商戶分類模型，以預測所述待分類商戶的經營模式類型。
7.根據權利要求6所述的方法，在獲取待分類商戶的歷史交易信息后、提取特征向量前，進一步包括：
確定所獲取的各交易的付款位置信息是否有效；
判斷所述待分類商戶的付款位置信息有效的交易數量，是否不小于預設有效閾值；若是，則確定需要提取所述待分類商戶的特征向量。
8.根據權利要求6所述的方法，在獲取待分類商戶的歷史交易信息后、提取特征向量前，進一步包括：
根據所獲取的買家信息，計算買家規模、和/或交易規模，確定所述待分類商戶的活躍度；
判斷所述待分類商戶的活躍度，是否不小于預設活躍閾值；若是，則確定需要提取所述待分類商戶的特征向量。
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