一种基于聚类算法的通信用户消费趋势检测方法

摘要

本发明应用于运营商的个体客户消费趋势识别领域，提出一种用于通信消费，基于消费时序数据的聚类分析的识别算法。本算法包括：对客户历史消费数据建立消费序列、对客户消费的时序序列进行聚类计算、根据时序聚类结果进行客户的消费趋势判断。本算法能够有效抗异常消费干扰数据，区分出不同消费周期起止时间、差异化的消费水平，为客户消费的趋势分析提供准确的数据依据。所述算法，也能够用于一般性个体、群体的其它方面消费趋势识别，如收入流失、消费异常、消费周期等。

主权项

一种用于个体通信消费、基于时序数据的聚类分析的识别方法，能够有效抗异常消费干扰数据，区分出不同消费周期起止时间、差异化的消费水平，为客户消费的趋势分析，如流失分析、异常消费分析等领域提供精确计算的方法，其方法的核心包括：个体通信历史消费数据的采集；个体通信历史消费数据的按照日期粒度的汇总计算加工；个体通信历史消费数据聚类计算，自动形成基于消费的聚类簇，即消费水平显著不同的消费时段；根据消费聚类簇，进行横向比较，确定用户的消费趋势。