一种风险数据挖掘方法、装置以及设备.pdf
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一种风险数据挖掘方法、装置以及设备.pdf
本说明书实施例公开了一种风险数据挖掘方法、装置以及设备。方案包括:确定由多个用户节点和用户节点间的关联边构成的关系图谱,以及为用户节点生成分组标签;根据关系图谱和分组标签,确定多个用户节点总体的第一模块度指标;根据更新过的分组标签,确定多个用户节点总体的第二模块度指标,其中,第二模块度指标表示的模块结构强度高于第一模块度指标表示的模块结构强度;根据第二模块度指标及其对应的分组标签,确定风险用户节点组。
数据挖掘方法以及数据挖掘装置.pdf
本发明公开了一种数据挖掘方法以及数据挖掘装置,涉及大数据领域。本发明中首先基于成本属性对成本向量进行聚类,针对某种或某些成本属性的成本相近的成本向量被划分为一类,再根据聚类的结果和以及各个成本向量与零向量的距离选取部分成本向量进行重复聚类,采用迭代的聚类方式逐渐舍弃部分成本向量,保留距离代表成本最低的零向量的更接近的成本向量,并且使得保留的成本向量对于各种成本属性的成本均衡,从而最终筛选出最优方案。本发明的方法可以为用户选取各方面成本较为均衡并且总成本最低的出行方案,提升用户体验。
一种风险数据监控方法、装置以及设备.pdf
本说明书实施例公开了一种风险数据监控方法、装置以及设备。方案包括:基于用户节点的时序行为数据,确定由多个用户节点和用户节点间的关联边构成的随时序变化的图结构;根据图结构中用户节点的连通性,划分得到若干第一用户组;根据第一用户组中关联边的权重,确定第一用户组对应的凝聚指标;根据第一用户组对应的凝聚指标,删除第一用户组中的若干关联边,对第一用户组进行再划分,得到若干第二用户组;根据第二用户组中关联边的权重,确定用户节点的重要性指标;根据用户节点的重要性指标在随时序变化的图结构中的变化,确定用户节点的异动指标,
基于数据挖掘的预测方法、装置、设备以及存储介质.pdf
本申请实施例提供了一种基于数据挖掘的预测方法、装置、设备以及存储介质。该方法包括:获取从原始数据中学习得到的预测模型;通过特征工程对待预测用户的原始数据进行特征构建,得到该待预测用户的特征,该待预测用户的特征包括用于表征生命周期总价值LTV的特征;将该待预测用户的特征输入到该预测模型中,通过该预测模型对该待预测用户的LTV进行预测,得到该待预测用户的LTV;输出该待预测用户的LTV。本申请实施例涉及云技术的大数据处理领域,基于数据挖掘方法对用户在产品使用过程中产生的LTV进行提前预测,能够提升产品效果与运
一种风险维度组合挖掘方法、装置及设备.pdf
公开了一种风险维度组合挖掘方法、装置及设备。通过本说明书实施例所提供的方案,将风险事件进行拆分和枚举,拆成一个个互斥的风险原子项,形成队列集合,再通过对队列集合中的元素进行不断的排序和删除迭代,找出项频次符合要求的风险维度组合。