一种分析用户交易行为的方法及装置

摘要

本发明公开了一种分析用户交易行为的方法及装置，将用户购买行为数据压缩为购买树数据，购买树数据更利于用户大数据的存储和处理，将数据进行合理的压缩后提高聚类的效果，大大提高实际应用价值；同时，在交易购买树的聚类方法中，使用谱聚类的方法，巧妙地把一个NP难度的问题转换成拉普拉斯矩阵特征值(向量)的问题，将离散的聚类问题松弛为连续的特征向量，最小的系列特征向量对应着图最优的系列划分方法，剩下的仅是将松弛化的问题再离散化，即将特征向量再划分开，便可以得到相应的类别。通过以上过程得到的聚类结果，不仅规避了传统聚类对用户静态属性的依赖，而且对用户数据进行了合理降维取得良好的用户分组结果。