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申请/专利权人：上海银行股份有限公司

摘要：本发明提供一种基于客户行为的信用卡差异化流量管理方法及系统，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：根据消费行为数据，识别并分析客户的消费习惯、消费偏好和消费能力，以得到客户行为的分析结果；根据客户的历史消费行为数据，计算每个客户的关键指标，包括每个客户平均消费金额和消费频率；对于每个客户，根据关键指标与基准消费行为的差异确定动态调整因子；根据分析结果以及动态调整因子，将客户进行差异化分类，以得到分类结果；根据分类结果，针对不同类别的客户，确定对应的流量管理策略。本发明能够精准地识别出客户的消费习惯、偏好和能力。

主权项：1.一种基于客户行为的信用卡差异化流量管理方法，其特征在于，所述方法包括：获取客户的消费行为数据，包括消费时间、消费地点、消费金额、消费类型；根据消费行为数据，识别并分析客户的消费习惯、消费偏好和消费能力，以得到客户行为的分析结果；根据客户的历史消费行为数据，计算每个客户的关键指标，包括每个客户平均消费金额和消费频率；对于每个客户，根据关键指标与基准消费行为的差异确定动态调整因子；根据分析结果以及动态调整因子，将客户进行差异化分类，以得到分类结果；根据分类结果，针对不同类别的客户，确定对应的流量管理策略；根据流量管理策略，对客户的信用卡使用进行实时监控和管理；根据消费行为数据，识别并分析客户的消费习惯、消费偏好和消费能力，以得到客户行为的分析结果，包括：对所述消费行为数据进行预处理，以得到预处理数据；确定聚类的数量k，从预处理数据中确定k个点作为初始的聚类中心；对于预处理数据中的每个点，计算其与各个聚类中心的距离，并将其分配到对应的聚类中心；重新计算每个聚类的中心点，重复步骤，直到达到预设的迭代次数，以得到聚类结果；根据聚类结果，将客户分为k个类别，每个类别代表一组具有相似消费行为的客户；对所述消费行为数据进行预处理，以得到预处理数据，包括：对所述消费行为数据通过进行滤波，以得到滤波数据，其中，yt表示在时间t经过滤波处理后的平滑数据值；xi表示在时间i的原始消费行为数据值；n是用于计算当前数据加权和的窗口大小；m是用于计算过去平滑数据加权和的窗口大小；α是平滑参数，取值在0到1之间；对滤波数据进行标准化处理，以得到预处理数据；对于预处理数据中的每个点，计算其与各个聚类中心的距离，包括：对于预处理数据中的每个点，通过计算其与各个聚类中心的距离；其中，b和g是求和指标，用于遍历所有特征维度，b和g从1到n1变化；n1是数据点的特征总数，表示点p和聚类中心c的维度数；tp和tc分别是点p和聚类中心c的时间戳；α1和β是衰减因子；wb表示第b个特征的权重；Rbg表示第b个特征和第g个特征之间的皮尔逊相关系数；pb和cb分别表示点p和聚类中心p在第b个特征维度的值；dp,c表示预处理数据中的一个数据点p与聚类中心c之间的距离；对于每个客户，根据关键指标与基准消费行为的差异确定动态调整因子，包括：对于每个客户，根据关键指标与基准消费行为的差异，通过计算动态调整因子DAF；其中，Ks表示客户在第s个关键指标上的实际值；Bs表示第s个关键指标的基准值；Ws表示第s个关键指标的权重；u表示关键指标的总数；α2表示调整系数；Ar表示客户在一段时间内的平均消费金额；Ah表示客户在一个时间段内的平均消费金额；Fr表示客户在一段时间内的平均消费频率；Fh表示客户在一段时间内的平均消费频率；根据分析结果以及动态调整因子，将客户进行差异化分类，以得到分类结果，包括：对于每个客户，将其消费行为数据以及动态调整因子的影响表示为一个多维向量；计算所有客户在各个维度上的加权平均值，得到一个代表在当前市场环境和动态因子影响下的平均消费行为的基准行为向量，各个维度包括消费金额、消费频率、消费类型及动态调整因子；对于每个客户的基准行为向量，根据分析结果中的权重，计算其与基准行为向量之间的加权距离长度；根据加权距离长度，对所有客户进行排序，得到排序结果；分析排序结果中的客户分布，以确定加权距离阈值；根据加权距离阈值，将客户分为不同的组，以得到分类结果；对于每个客户的基准行为向量，根据分析结果中的权重，计算其与基准行为向量之间的加权距离长度，包括：对于每个客户的基准行为向量，根据分析结果中的权重，通过计算其与基准行为向量之间的加权距离长度；其中，表示第个客户的消费行为向量与基准行为向量之间的加权距离长度；表示第个客户在第个维度上的消费行为数据；表示基准行为向量在第个维度上的值；是第个维度的原始权重；α3和β2是系数；Cp代表客户的购买频率；是客户的索引；是维度的索引；μ是维度的总数。

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