[发明专利]一种预流失用户的识别方法有效

专利信息
申请号: 201410371099.6 申请日: 2014-07-30
公开(公告)号: CN104182474B 公开(公告)日: 2018-06-05
发明(设计)人: 王广善;赵黎明 申请(专利权)人: 北京拓明科技有限公司
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30
代理公司: 北京天悦专利代理事务所(普通合伙) 11311 代理人: 田明;张海秀
地址: 100083 北京市海*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 用户预测 预测 预测结果 参量 客户挽留 模型算法 用户数据 预测模型 预测误差 预设条件 组合算法 建模 算法 节约
【权利要求书】:

1.一种预流失用户的识别方法,包括以下步骤:

(1)提取用户参量集;所述用户参量集是指用于衡量用户价值的数据集合;所述用户价值是指用户对其通信运营商的消费贡献价值;

(2)选择多种流失用户预测模型算法,并分别采用每种预测模型算法对所述用户参量集中的用户进行建模生成多种流失用户预测模型;

(3)采用多种流失用户预测模型分别进行流失用户预测,得到多种流失用户预测模型的预测结果;

(4)根据多种流失用户预测模型的预测结果,选择最接近预设条件的两种或两种以上的流失用户预测模型进行预流失用户的组合预测,具体方式为:

(4-1)确定每种流失用户预测模型的预测加权系数,假设设定时间段t内的流失用户的实际值为yt,则在所有设定时间段内,下述公式取得极小值时的预测加权系数为每种流失用户预测模型的预测加权系数:

J = Σ t = 1 n ( y t - y ^ t ) 2 = Σ t = 1 n ( y t - Σ i = 1 i = m f i t × w i ) 2 ]]>

式中,

为m种流失用户预测模型对设定时间段t内流失用户的组合预测结果,

fit为第i种流失用户预测模型对设定时间段t内流失用户的预测值,

wi为预测加权系数,

m为流失用户预测模型数,

i为流失用户预测模型编号,

n为时间;

(4-2)根据每种流失用户预测模型的预测加权系数进行预流失用户的组合预测,预测方式为:

假设选择了m种流失用户预测模型,第i种流失用户预测模型对设定时间段t内流失用户的预测值为fit,其预测加权系数为wi,其中,m≥2,1≤i≤m,1≤t≤n,n≥2;则m种流失用户预测模型对设定时间段t内流失用户的组合预测结果为:

组合预测结果

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