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申请/专利权人：中国银行股份有限公司
摘要：本申请公开了一种基于RFM模型的用户属性识别方法及装置，可应用于人工智能领域或金融领域。上述方法根据多个用户的最近一次发生交易的时间、交易次数和交易金额，通过RFM模型中的分层节点对多个用户进行分层，得到多个用户集合，同时根据多个用户的交易附言信息，可以确定潜在高价值用户在多个用户集合中每一用户集合中的占比，并相应地调整分层节点对应的分层标准，直到确定潜在高价值用户在高价值用户集合中的占比为多个用户集合中的最高占比，则根据调整后的分层节点输出高价值用户集合。由于使用了RFM模型，可以实现对用户的分类，同时结合交易附言信息，可以调整RFM模型输出的结果，从而更高效、准确地识别出高价值用户。
主权项：1.一种基于RFM模型的用户属性识别方法，其特征在于，所述方法包括：对多个用户的对私交易数据进行处理，得到所述多个用户分别在历史时间段内的快捷支付中最近一次发生交易的时间、交易次数、交易金额以及交易附言信息；根据所述多个用户的所述最近一次发生交易的时间、所述交易次数和所述交易金额，通过客户关系管理RFM模型中的分层节点对所述多个用户进行分层，得到多个用户集合，其中，一个用户的所述最近一次发生交易的时间、所述交易次数和所述交易金额用于确定所述一个用户对应的层级；根据所述多个用户的所述交易附言信息，确定潜在高价值用户在所述多个用户集合中每一用户集合中的占比，所述交易附言信息用于确定所述潜在高价值用户；根据所述潜在高价值用户在所述多个用户集合中每一用户集合中的占比调整所述分层节点对应的分层标准，直到确定所述潜在高价值用户在高价值用户集合中的占比为所述潜在高价值用户在所述多个用户集合中每一用户集合中的占比中的最高占比，以及根据调整后的所述分层节点输出所述高价值用户集合，所述高价值用户集合为所述多个用户集合中的集合之一。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国银行股份有限公司 一种基于RFM模型的用户属性识别方法及装置
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