预测用户的还款概率的方法、装置、设备及存储介质.pdf
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本公开涉及预测用户的还款概率的方法、装置、设备及存储介质。方法包括:接收描述用户在预设时间范围内的交易行为事件的交易行为事件序列;将预设时间范围分为多个一级时间窗口并将每个一级时间窗口内的交易行为事件聚合为一级特征;将各个一级时间窗口的一级特征输入第一门控循环单元以获得每个一级时间窗口的一级隐含特征;将预设时间范围分为多个二级时间窗口并将每个二级时间窗口内的一级特征聚合为二级特征;将各个二级时间窗口的二级特征输入第二门控循环单元以获得每个二级时间窗口的二级隐含特征;融合最后一个一级时间窗口的一级隐含特征和
还款能力预测方法、装置、设备及存储介质.pdf
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用户留存概率预测方法、装置、预测服务器及存储介质.pdf
本发明公开了一种用户留存概率预测方法、装置、预测服务器及存储介质,根据目标业务在历史周期的用户回流数据,预估所述目标业务在未来的目标周期的用户回流概率,根据目标业务在所述历史周期的用户留存数据,预估所述目标业务在所述目标周期的用户基准留存概率;根据所述用户回流概率调整所述用户留存基准概率,得到调整后的用户留存基准概率;获取目标用户在所述目标周期的留存概率调整参数;根据所述留存概率调整参数,以及所述调整后的用户留存基准概率,预测所述目标用户在所述目标周期的留存概率。本实施例考虑用户回流对预测的用户留存概率的
用户投诉行为预测方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请提供一种用户投诉行为预测方法、装置、设备及存储介质,涉及人工智能技术领域。该方法包括:获取用户的多条历史通话数据;各条历史通话数据分别包括:呼入时间、通话意图、通话场景、通话时长、与相邻下一次通话的时间间隔;按照呼入时间,对多条历史通话数据进行序列化处理,得到用户的序列化数据;基于用户的序列化数据,采用预先训练得到的投诉行为预测模型,预测得到用户下一次的通话的意图,用户下一次的通话的意图用于指示用户是否会发生投诉行为。在本方案中,通过将用户的多条历史通话数据特征化为序列数据,这样保留用户的每一次通话
用户投诉行为预测方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请提供一种用户投诉行为预测方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:获取目标用户个人信息、最近预设时间范围内目标用户对目标产品的真实投诉量及使用行为数据;基于所述真实投诉量及已训练的序列预测模型对目标用户后续时间范围内的投诉量进行预测,并从所述后续时间范围内的投诉量中确定当前预测投诉量;基于所述当前预测投诉量、目标用户个人信息及所述使用行为数据对所述目标用户的投诉概率进行预测,以获得与预测投诉量在数量上相匹配的预测投诉用户。本申请提高了用户投诉概率预测的准确度,提供了准确的潜在投诉用户名单,能针对不同用