摘要
本发明提供一种铁路货运客户画像构建方法及其装置、计算机设备。该构建方法包括获取多个铁路货运客户的运输数据,运输数据包括与属性类需求信息对应的第一运输数据和与运输类需求信息对应的第二运输数据;应用ACO‑FCM算法对第一运输数据进行多次分簇处理,获取多个聚类信息;基于多个聚类信息中的CH Index指数、DB Index指数和Silhouette Coefficient指数,利用肘部法确定最优聚类总数M,并将最优聚类总数M对应的聚类结果作为目标聚类结果;对每个目标集群对应的第二运输数据分别进行卡方分析,获取每个目标集群的需求偏好数据,将每个目标集群的标签特征和需求偏好数据进行组合,生成铁路货运客户画像。本发明提供的构建方法具有聚类效果好、辅助预测准确的优点。
技术关键词
客户画像构建方法
聚类
蚂蚁
指数
标签特征
集群
FCM算法
数据
矩阵
计算机设备
路径度量值
标志位
模糊C均值算法
铁路货运列车
节点
多项选择题
系统为您推荐了相关专利信息
识别预警方法
交通安全事故
风险预测模型
实时数据
安全气囊
火灾自动报警
探测传感器网络
智能化家庭
机器学习算法
火灾监测报警技术
围岩锚杆
巷道围岩
锚杆表面
计算机控制平台
通信装置模块
负荷预测模型
排气
压力
负荷曲线形态
历史运行数据