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申请/专利权人：福建省烟草公司泉州市公司;泉州市烟草公司洛江分公司

摘要：本发明涉及用户数据分析技术领域，尤其涉及一种多模型比较得出的用户类型分析方法。本发明通过现有的部分高价值用户，分析其具有的特征标签及评价指标，对其进行聚类算法，生成具有多个特征标签及评价指标的种子用户画像，通过计算其他用户与聚类中心的距离可获得一分数，通过AHP层次分析法确定不同特征标签及评价指标的权重，结合每个用户所具有的特征标签及评价指标，形成另一分数，通过比较所有用户两分数的总值，综合判断出所有用户中的实际烟草高价值用户，根据判断出的实际烟草高价值用户进行相似人群拓展，通过建立分类算法模型预测更大批量的客户是否有成为烟草高价值用户的潜质，根据其缺少的特征标签重点培养，形成新的烟草高价值用户。

主权项：1.一种多模型比较得出的用户类型分析方法，其特征在于，包括S1、将客户提供的一部分高价值客户样本作为种子用户，根据已构建的特征标签对种子用户进行特征分析及分类，聚类生成多个具有不同特征标签及下属评价指标的种子用户画像，计算其他用户和每个聚类中心之间的距离，根据最小距离确定每个用户的得分1；S2、种子用户画像进行特征的相关性分析，比较不同特征标签下属评价指标之间的相关性，使用AHP层次分析法确定不同特征标签下属的评价指标的指标权重，结合每个用户的实际特征标签，计算每个用户的得分2；S3、将S1与S2两部分的结果结合起来计算用户的最终烟草价值得分，进而判断该用户是否为烟草高价值用户，在小范围人群中筛选出实际的烟草高价值用户；S4、在获得实际烟草高价值用户的基础上，进行相似人群拓展，即预测在大范围人群中是否有其他客户为烟草高价值用户，相似人群拓展通过建立分类算法模型实现，该分类算法模型包括决策树模型、逻辑回归模型和随机森林模型，利用混淆矩阵对多个分类算法进行准确率、精准率、回归率及f1-score的计算，选取模型效果最好的做为最终模型预测大范围人群中的烟草高价值用户；S5、利用模型结果对大范围人群进行分类和概率输出，获取相似的高价值客户群。

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