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(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CN113033909A(43)申请公布日2021.06.25(21)申请号202110379811.7G06K9/62(2006.01)(22)申请日2021.04.08G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)(71)申请人中国移动通信集团陕西有限公司地址710077陕西省西安市高新区锦业一路60号申请人中国移动通信集团有限公司(72)发明人陈向前贾磊徐益帅张亚男(74)专利代理机构北京东方亿思知识产权代理有限责任公司11258代理人彭琼(51)Int.Cl.G06Q10/04(2012.01)G06Q10/06(2012.01)G06Q30/00(2012.01)G06Q30/02(2012.01)权利要求书2页说明书10页附图7页(54)发明名称携转用户分析方法、装置、设备及计算机存储介质(57)摘要本公开实施例公开了一种携转用户分析方法、装置、设备及计算机存储介质。其方法能够从获取的历史业务数据中,基于用户属性聚类得到对应的多维度特征分类数据,然后根据多维度特征分类数据,通过决策树算法对相应用户的行为特征信息进行加权处理,得到携转用户特征数据输入到循环神经网络进行训练,以得到携转用户的分析模型用于对单个用户进行携转预测。本实施例可以对全部属性用户进行分拣,筛选出已携转用户的多维度特征分类数据,再通过决策树进一步筛选出符合携转相关特征的用户数据,再用于训练循环神经网络,利于得到精确的分析模型,继而用于携转用户的预测识别,得到更为准确有效的识别结果,以利于对应投放资源,提高客户挽留成功率。CN113033909ACN113033909A权利要求书1/2页1.一种携转用户分析方法,其特征在于,所述方法包括:从获取的历史业务数据中,基于用户属性提取对应用户的行为特征信息,并聚类得到对应用户属性的多维度特征分类数据;所述用户属性至少包括已携转用户属性和未携转用户属性;根据所述已携转用户属性对应的多维度特征分类数据,通过决策树算法对相应用户的行为特征信息进行加权处理,得到携转用户特征数据;通过所述携转用户特征数据,对循环神经网络进行训练,以得到携转用户的分析模型;将待分析用户的业务数据输入所述分析模型,进行携转预测。2.根据权利要求1所述的携转用户分析方法,其特征在于,所述从获取的历史业务数据中,基于用户属性提取对应用户的行为特征信息,并聚类得到对应用户属性的多维度特征分类数据,包括:根据所述获取的历史业务数据,识别出已携转用户和未携转用户,并提取对应用户的行为特性信息;将所述行为特性信息进行相关性算法检验,得到用户属性的影响因子;根据所述用户属性的影响因子,将所述对应用户的行为特性信息按照预设的多个维度进行聚类,得到所述多维度特征分类数据。3.根据权利要求2所述的携转用户分析方法,其特征在于,在所述将所述行为特性信息进行相关性算法检验,得到用户属性的影响因子之后,所述方法还包括:对所述用户属性的影响因子按照权重赋值;删除权重低于预设影响阈值的影响因子。4.根据权利要求1所述的携转用户分析方法,其特征在于,所述根据所述已携转用户属性对应的多维度特征分类数据,通过决策树算法对相应用户的行为特征信息进行加权处理,得到携转用户特征数据,包括:将所述已携转用户属性对应的多维度特征分类数据中的行为特征信息,按照预设的标签规则识别为显性标签和/或隐性标签;根据已携转用户属性对应的每个用户的显性标签和/或隐性标签,生成对应用户的决策树;按照预设的权值评价规则,确定所述决策树中的各节点数据项的权值;将所述决策树各节点数据项的权值进行累乘后,删除累乘结果小于预设评价阈值的用户,得到包含携转用户特征数据的数据库。5.根据权利要求1所述的携转用户分析方法,其特征在于,所述通过所述携转用户特征数据,对循环神经网络进行训练,以得到携转用户的分析模型,包括:将所述携转用户特征数据按照单个用户,形成样本数据,输入到所述循环神经网络中进行携转客户识别,并得到第一携转概率;对所述第一携转概率进行验证,并在验证结果未达到预设匹配度时,利用预设的校准阈值,对所述输入到所述循环神经网络进行校准;并且当所述验证结果达到预设匹配度后,得到携转用户的分析模型。6.根据权利要求1所述的携转用户分析方法,其特征在于,在所述将待分析用户的业务数据输入所述分析模型,进行携转预测之后,所述方法还包括:2CN113033909A权利要求书2/2页通过所述分析模型进行携转预测后,输出对应用户的第二携转概率;根据预设的携转概率与营销策略的映射关系,输出所述第二携转概率对应的营销策略。7.根据权利要求1‑6任一项所述的携转用户分析方法,其特征在于,在所述从获取的历史业务数据中,基于用户属性提取