A HYPERGRAPH-BASED METHOD FOR SEGMENTING AND CLUSTERING CUSTOMER OBSERVABLES FOR VEHICLES

Described is a system for identification of correlations in customer observables (COs). The system extracts key phrases representing COs from textual inputs from multiple data sources, wherein the COs are related to a consumer product. A unified hypergraph is constructed that models co-occurrences of COs. The unified hypergraph includes nodes and types of hyperedges connecting the nodes, where COs are represented by nodes and data sources are represented by different types of hyperedges. Each node of the unified hypergraph is embedded into a latent feature space. The unified hypergraph is partitioned into clusters within the latent feature space, where each cluster contains correlated CO data. The correlated CO data from a cluster are used to generate and provide targeted messages specific to the consumer product to a display device. L'invention concerne un système d'identification de corrélations dans des données pouvant être observées par un client (CO). Le système extrait des phrases clés représentant des données CO à partir d'entrées textuelles en provenance de multiples sources de données, les données CO étant liées à un produit de consommation. Un hypergraphe unifié est construit qui modélise des co-occurrences de données CO. L'hypergraphe unifié comprend des nœuds et des types d'hyperarêtes reliant les nœuds, les données CO étant représentées par des nœuds et des sources de données étant représentées par différents types d'hyperarêtes. Chaque nœud de l'hypergraphe unifié est intégré dans un espace de caractéristique latent. L'hypergraphe unifié est divisé en grappes à l'intérieur de l'espace de caractéristiques latent, chaque grappe contenant des données CO corrélées. Les données CO corrélées provenant d'une grappe sont utilisées pour générer et fournir des messages ciblés spécifiques du produit de consommation à un dispositif d'affichage.