[发明专利]用户换机预测方法及装置

权利要求书

1.一种用户换机预测方法，其特征在于，所述方法包括：

根据获取到的用户账单数据及预设账单换机预测方法确定第一换机用户结果数据；

根据获取到的搜索行为数据及预设搜索行为预测方法确定第二换机用户结果数据及目标终端型号数据；

对所述第一换机用户结果数据及所述第二换机用户结果数据进行比较，并根据比较结果确定预测结果数据；

根据所述预测结果数据及所述目标终端型号数据确定用户换机预测清单。

2.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标终端型号数据为用户搜索次数排名前N名的终端型号的数据，N为正整数，所述根据所述预测结果数据及所述目标终端型号数据确定用户换机预测清单的步骤包括：

将所述预测结果数据及所述用户搜索次数排名前N名的终端型号的数据进行关联匹配，确定所述用户换机预测清单。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据获取到的用户账单数据及预设账单换机预测方法确定第一换机用户结果数据的步骤包括：

基于所述用户账单数据定义预测换机用户的数据指标；

利用所述数据指标及预设筛选规则对所述用户账单数据进行筛选，并将筛选后的用户账单数据划分为训练数据及测试数据；

利用所述训练数据对预设的决策树模型进行训练，得到训练后的第一决策树模型；

基于所述第一决策树模型对所述测试数据进行测试确定预测结果；

利用所述预测结果评估所述第一决策树模型的性能是否满意预设条件；

若满足，则将待预测数据输入所述第一决策树模型，且将所述第一决策树模型输出的结果数据确定为所述第一换机用户结果数据。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据获取到的搜索行为数据及预设搜索行为预测方法确定第二换机用户结果数据的步骤包括：

基于所述搜索行为数据定义用户搜索行为的数据指标；

利用所述数据指标及预设筛选规则对所述搜索行为数据进行筛选，并将筛选后的搜索行为数据划分为训练数据及测试数据；

利用所述训练数据对预设的决策树模型进行训练，得到训练后的第二决策树模型；

基于所述第二决策树模型对所述测试数据进行测试确定预测结果；

利用所述预测结果评估所述第二决策树模型的性能是否满意预设条件；

若满足，则将待预测数据输入所述第二决策树模型，且将所述第二决策树模型输出的结果数据确定为所述第二换机用户结果数据。

5.根据权利要求1至4任意一项所述的方法，其特征在于，所述对所述第一换机用户结果数据及所述第二换机用户结果数据进行比较，并根据比较结果确定预测结果数据的步骤包括：

比较所述第一换机用户结果数据及所述第二换机用户结果数据是否相同；

若相同，则将所述第一换机用户结果数据或所述第二换机用户结果数据确定为所述预测结果数据；

若不相同，则将跟用户账单数据有关的第一置信度和跟搜索行为数据有关的第二置信度进行比较；

若所述第一置信度大于所述第二置信度，则确定所述第一换机用户结果数据为所述预测结果数据，若所述第二置信度大于所述第一置信度，则确定所述第二换机用户结果数据为所述预测结果数据。

6.一种用户换机预测装置，其特征在于，所述装置包括：

第一确定模块，用于根据获取到的用户账单数据及预设账单换机预测方法确定第一换机用户结果数据；

第二确定模块，用于根据获取到的搜索行为数据及预设搜索行为预测方法确定第二换机用户结果数据及目标终端型号数据；

第三确定模块，用于对所述第一换机用户结果数据及所述第二换机用户结果数据进行比较，并根据比较结果确定预测结果数据；

第四确定模块，用于根据所述预测结果数据及所述目标终端型号数据确定用户换机预测清单。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述目标终端型号数据为用户搜索次数排名前N名的终端型号的数据，N为正整数，所述第四确定模块具体用于：

将所述预测结果数据及所述用户搜索次数排名前N名的终端型号的数据进行关联匹配，确定所述用户换机预测清单。