(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210704689.0 (22)申请日 2022.06.21 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 李京娓　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 专利代理师 郝博　陶海萍 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06Q 30/02(2012.01) G06Q 40/02(2012.01) (54)发明名称 客户分群方法及装置 (57)摘要 本发明提供了一种客户分群方法及装置， 可 用于金融技术领域， 该方法包括： 根据银行的全 量客户信息， 获得每个客户的客户特征向量； 获 得每个客群的客群特征向量； 基于预先设置的客 群特征向量的维度， 修正客户特征向量； 基于该 客户的客户特征向量与各个客群的客群特征向 量， 计算该客户与各个客群的相关度， 将该客户 加入相关度大于预设相关度的客群； 对每个客 群， 重复执行以下步骤， 直至满足迭代终止 条件： 计算该客群的每个客户的客户特征向量与该客 群的客群特征向量的余弦相似性， 在余弦相似性 小于相似性阈值时， 按客户属性向量与客群特征 向量的距离由远至近， 剔除预设比例的客户。 本 发明可以实现客群分类， 效率高， 准确度高。 权利要求书2页 说明书6页 附图4页 CN 115099327 A 2022.09.23 CN 115099327 A 1.一种客户分群方法， 其特 征在于， 包括： 根据银行的全量 客户信息， 获得每 个客户的客户特 征向量； 获得每个客群的客群特 征向量； 基于预先设置的客群特 征向量的维度， 修 正客户特征向量； 基于该客户的客户特征向量与各个客群的客群特征向量， 计算该客户与各个客群的相 关度， 将该客户加入相关度大于预设相关度的客群； 对每个客群， 重复执行以下步骤， 直至满足迭代终止条件： 计算该客群的每个客户的客 户特征向量与该客群的客群特征向量的余弦相似性， 在余弦相似性小于相似性阈值时， 按 客户属性向量与客群特 征向量的距离由远至 近， 剔除预设比例的客户。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对每个客户， 基于该客户的客户特征向量与 各个客群的客群特 征向量， 计算该客户与各个客群的相关度， 包括： 获得每个客群特 征向量的客群特 征权重向量； 对每个客户， 计算该客户的客户特征向量与各个客群的客群特征向量的加权距离， 根 据加权距离确定相关度， 加权距离越小， 相关度越大。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对每个客户， 基于该客户的客户特征向量与 各个客群的客群特 征向量， 计算该客户与各个客群的相关度， 包括： 对每个客户， 计算该客户的客户特征向量与各个客群的客群特征向量的余弦相似性， 根据余弦相似性确定相关度， 余弦相似性越大， 相关度越大。 4.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述迭代终止条件为达 到预设迭代次数。 5.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述迭代终止条件为客群的中心向量与客群 特征向量的余弦相似性大于第二阈值； 所述方法还 包括： 在计算完该客群的每个客户的客户特征向量与该客群的客群特征向量的余弦相似性 之后， 将该客群的客群特 征向量修改为该客群的中心向量。 6.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 客户特征向量中的客户特征包括基础信息、 交易信息、 征信 信息、 风险信息、 渠道偏好中的其中之一或任意组合。 7.一种客户分群装置， 其特 征在于， 包括： 客户特征向量获得模块， 用于根据银行的全量客户信息， 获得每个客户的客户特征向 量； 客群特征向量获得模块， 用于获得每 个客群的客群特 征向量； 客户特征向量修正模块， 用于基于预先设置的客群特征向量的维度， 修正客户特征向 量； 分群计算模块， 用于基于该客户的客户特征向量与各个客群的客群特征向量， 计算该 客户与各个客群的相关度， 将该客户加入相关度大于预设相关度的客群； 分群优化模块， 用于对每个客群， 重复执行以下步骤， 直至满足迭代终止条件： 计算该 客群的每个客户的客户特征向量与该客群的客群特征向量的余弦相似性， 在余弦相似性小 于相似性阈值时， 按客户属性向量与客群特 征向量的距离由远至 近， 剔除预设比例的客户。 8.如权利要求7 所述的装置， 其特 征在于， 分群 计算模块具体用于： 获得每个客群特 征向量的客群特 征权重向量；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115099327 A 2对每个客户， 计算该客户的客户特征向量与各个客群的客群特征向量的加权距离， 根 据加权距离确定相关度， 加权距离越小， 相关度越大。 9.如权利要求7 所述的装置， 其特 征在于， 分群 计算模块具体用于： 对每个客户， 计算该客户的客户特征向量与各个客群的客群特征向量的余弦相似性， 根据余弦相似性确定相关度， 余弦相似性越大， 相关度越大。 10.如权利要求7 所述的装置， 其特 征在于， 所述迭代终止条件为达 到预设迭代次数。 11.如权利要求7所述的装置， 其特征在于， 所述迭代终止条件为客群的中心向量与客 群特征向量的余弦相似性大于第二阈值； 分群优化模块还用于： 在计算完该客群的每个客户的客户特征向量与该客群的客群特征向量的余弦相似性 之后， 将该客群的客群特 征向量修改为该客群的中心向量。 12.如权利要求7所述的装置， 其特征在于， 客户特征向量中的客户特征包括基础信 息、 交易信息、 征信 信息、 风险信息、 渠道偏好中的其中之一或任意组合。 13.一种计算机设备， 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， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6任一项所述 方法。 14.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程 序， 所述计算机程序被处 理器执行时实现权利要求1至 6任一项所述方法。 15.一种计算机程序产品， 其特征在于， 所述计算机程序产品包括计算机程序， 所述计 算机程序被处 理器执行时实现权利要求1至 6任一项所述方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115099327 A 3