(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111175593.1 (22)申请日 2021.10.09 (71)申请人 天翼物联科技有限公司 地址 210000 江苏省南京市秦淮区中山 南 路501号1101室 (72)发明人 刘沁舒　朱明　丁霞　闫挺　罗丹　 (74)专利代理 机构 深圳市精英专利事务所 44242 代理人 涂年影 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/30(2012.01) G16Y 10/75(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 20/00(2019.01)G06V 10/762(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 物联网平台用户潜力度预测方法、 装置、 设 备及介质 (57)摘要 本发明涉及物联网及数据处理领域， 提供一 种物联网平台用户潜力度预测方法、 装置、 设备 及介质， 能够对待处理数据的维度进行筛选， 得 到至少一个目标维度， 降低了数据处理量， 提升 了预测精度及速度， 建立多个维度的第一数据 集， 解决了筛选维度较为简单的问题， 以便更有 效地挖掘具备 终端上量潜力的优质客户， 对第一 数据集进行降维处理， 得到第二数据集， 通过降 维处理， 有助于提高后续计算距离时降低精度损 失， 进而通过建立具备一致性且多维的数据集， 提高了数据处理效率， 根据质心对第二数据集中 的数据进行聚类， 得到每个质 心对应的类， 计算 每类中的每个候选用户与对应质心间的距离， 以 生成用户潜力度预测序列， 实现对物联网平台用 户潜力度的预测。 权利要求书2页 说明书20页 附图3页 CN 113919566 A 2022.01.11 CN 113919566 A 1.一种物联网平台用户潜力度预测方法， 其特征在于， 所述物联网平台用户潜力度预 测方法包括： 响应于物联网平台用户潜力度 预测指令， 根据所述物联网平台用户潜力度预测指令采 集待处理数据； 确定所述待处 理数据中的候选用户， 及确定所述待处 理数据的维度； 对所述维度进行筛 选， 得到至少一个目标维度； 根据所述至少一个目标维度及所述候选用户对所述待处理数据进行转化， 得到第 一数 据集； 对所述第一数据集进行降维处 理， 得到第二数据集； 确定所述第 二数据集的每个质心， 并根据每个质心对所述第 二数据集中的数据进行聚 类， 得到每 个质心对应的类； 计算每类中的每个候选用户与对应质心间的距离， 并根据计算的距离生成用户潜力度 预测序列。 2.如权利要求1所述的物联网平台用户潜力度 预测方法， 其特征在于， 所述根据 所述物 联网平台用户潜力度预测指令采集待处 理数据包括： 解析所述物联网平台用户潜力度预测指令， 得到目标物联网平台； 获取与所述目标物联网平台关联的信息系统； 接收所述信息系统上传的数据作为所述待处 理数据； 及/或 从所述信息系统中下 载数据作为所述待处 理数据。 3.如权利要求1所述的物联网平台用户潜力度 预测方法， 其特征在于， 所述对所述维度 进行筛选， 得到至少一个目标维度包括： 根据所述维度对所述待处 理数据进行划分， 得到每 个维度的数据； 基于每个维度的数据构建随机森林； 计算每个维度的数据在所述随机森林中的重要度； 将每个维度的数据在所述随机森林中的重要度确定为每 个维度的重要度； 获取所述重要度大于或者 等于配置 重要度的维度作为所述至少一个目标维度。 4.如权利要求1所述的物联网平台用户潜力度 预测方法， 其特征在于， 所述根据 所述至 少一个目标维度及所述 候选用户对所述待处 理数据进行转 化， 得到第一数据集包括： 确定所述至少一个目标维度的数量作为目标 数量； 从所述待处 理数据中获取每 个候选用户在每 个目标维度下的数据； 根据每个候选用户在每个目标维度下的数据构建每个候选用户的子集合， 其中， 每个 候选用户的子集 合的维度的取值与所述目标 数量相同； 将每个候选用户的子集 合作为元 素构建数据集， 得到所述第一数据集。 5.如权利要求4所述的物联网平台用户潜力度 预测方法， 其特征在于， 所述对所述第 一 数据集进行降维处 理， 得到第二数据集包括： 对所述第一数据集中的每 个子集合进行去中心化处 理， 得到中间数据集； 采用主成分 分析法计算所述中间数据集的协方差矩阵； 对所述协方差矩阵进行特征值分解， 并按照特征值由大到小的顺序获取排在前两位的 特征值构建特 征向量；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113919566 A 2对所述特 征向量中的每 个特征值进行归一 化处理， 得到特 征矩阵； 计算所述特 征矩阵的转置矩阵； 基于所述转置矩阵与所述中间数据集中每个子集合的乘积对所述中间数据集进行数 据投影， 得到所述第二数据集。 6.如权利要求1所述的物联网平台用户潜力度 预测方法， 其特征在于， 所述确定所述第 二数据集的每个质心， 并根据每个质心对所述第二数据集中的数据进行聚类， 得到每个质 心对应的类包括： 获取所述第二数据集中每 个子集合的组成元 素作为目标 元素； 将所述第二数据集映射至二维空间， 其中， 所述 二维空间的量纲为所述目标 元素； 从所述候选用户中获取已终端上量的候选用户作为所述第二数据集的质心； 在所述二维空间中， 基于K ‑means聚类算法， 并根据每个质心对所述第二数据集中的数 据进行聚类， 得到每 个质心对应的簇； 将每个质心对应的簇确定为每 个质心对应的类。 7.如权利要求1所述的物联网平台用户潜力度 预测方法， 其特征在于， 所述计算每类中 的每个候选用户与对应质心间的距离， 并根据计算的距离生成用户潜力度预测序列包括： 计算每类 中的每个候选用户与对应质心间的曼哈顿距离， 其中， 所述曼哈顿距离越小， 表示用户潜力度越大； 按照所述曼哈顿距离由小到大的顺序对所述第 二数据集中的所有候选用户进行排序， 得到所述用户潜力度预测序列。 8.一种物联网平台用户潜力度预测装置， 其特征在于， 所述物联网平台用户潜力度预 测装置包括： 采集单元， 用于响应于物联网平台用户潜力度预测指令， 根据所述物联网平台用户潜 力度预测指令采集待处 理数据； 确定单元， 用于确定所述待处 理数据中的候选用户， 及确定所述待处 理数据的维度； 筛选单元， 用于对所述维度进行筛 选， 得到至少一个目标维度； 转化单元， 用于根据 所述至少一个目标维度及所述候选用户对所述待处理数据进行转 化， 得到第一数据集； 降维单元， 用于对所述第一数据集进行降维处 理， 得到第二数据集； 聚类单元， 用于确定所述第二数据集的每个质心， 并根据每个质心对所述第二数据集 中的数据进行聚类， 得到每 个质心对应的类； 生成单元， 用于计算每类中的每个候选用户与对应质心间的距离， 并根据计算的距离 生成用户潜力度预测序列。 9.一种计算机设备， 其特 征在于， 所述计算机设备包括： 存储器， 存储至少一个指令； 及 处理器， 执行所述存储器 中存储的指令以实现如权利要求1至7中任意一项所述的物联 网平台用户潜力度预测方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于： 所述计算机可读存储介质中存储有至少一 个指令， 所述至少一个指 令被计算机 设备中的处理器执行以实现如权利要求 1至7中任意一 项所述的物联网平台用户潜力度预测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113919566 A 3