[发明专利]用户流失预测方法、装置以及计算机设备

权利要求书

1.一种用户流失预测方法，其特征在于，包括步骤：

获取系统当前日期以及设定用户在预设第一时间段内的充值数据，其中，所述充值数据包括各个充值日期；根据所述系统当前日期和各个充值日期，获得第一时间段内的充值日期间隔指标；其中，所述第一时间段为 以所述当前日期为起点，并相距设定时长的统计时间段；

将所述第一时间段内的充值日期间隔指标输入预设模型进行训练，获得用户流失预测模型，其中，所述用户流失预测模型用于表征所述充值日期间隔指标对应的流失概率；

获取系统当前日期以及设定用户在第一时间段之后的预设第二时间段内的充值数据；根据所述系统当前日期和各个充值日期，获得第二时间段内的充值日期间隔指标；其中，所述第二时间段为 以所述当前日期为起点，并相距设定时长的另一统计时间段；

将第二时间段内的充值日期间隔指标输入所述用户流失预测模型，得到所述设定用户的流失概率。

2.根据权利要求1所述的用户流失预测方法，其特征在于，所述得到所述设定用户的流失概率之后，还包括：

向流失概率大于等于阈值的设定用户，发送召回业务信息；或

获取流失概率大于等于阈值的设定用户的用户数据，根据用户数据分析用户特征；或

根据所述流失概率，分析各时间段的流失情况。

3.根据权利要求1所述的用户流失预测方法，其特征在于，

所述根据所述系统当前日期和各个充值日期，获得第一时间段内的充值日期间隔指标，包括：

将各个充值日期按照从小到大的顺序或者从大到小的顺序进行排序；

根据排序后的各个充值日期，得到每相邻两个充值日期之间的充值日期间隔；

根据各个充值日期间隔以及各自设定的权重，获得第一加权平均值，其中，所述权重随着充值日期间隔对应的日期的变大而增高；

根据所述系统当前日期和最后一次充值日期的差值，获得当前充值间隔；

根据所述第一加权平均值和所述当前充值间隔，获得第一时间段内的充值日期间隔指标；

所述根据所述系统当前日期和各个充值日期，获得第二时间段内的充值日期间隔指标，包括：

将各个充值日期按照从小到大的顺序或者从大到小的顺序进行排序；

根据排序后的各个充值日期，得到每相邻两个充值日期之间的充值日期间隔；

根据各个充值日期间隔以及各自设定的权重，获得第一加权平均值，其中，所述权重随着充值日期间隔对应的日期的变大而增高；

根据所述系统当前日期和最后一次充值日期的差值，获得当前充值间隔；

根据所述第一加权平均值和所述当前充值间隔，获得第二时间段内的充值日期间隔指标。

4.根据权利要求3所述的用户流失预测方法，其特征在于，

所述根据所述第一加权平均值和所述当前充值间隔，获得第一时间段内的充值日期间隔指标，包括：

若所述当前充值间隔小于等于预设的间隔最小值，将充值日期间隔指标的值设置为第一数值；

若所述当前充值间隔大于间隔最小值且小于等于所述第一加权平均值，将充值日期间隔指标的值设置为第二数值；

若所述当前充值间隔大于所述第一加权平均值且小于等于预设的间隔最大值，将充值日期间隔指标的值设置为第三数值；

若所述当前充值间隔大于所述间隔最大值，将充值日期间隔指标的值设置为第四数值；

其中，所述第一数值、所述第二数值、所述第三数值和所述第四数值各自所表征的流失概率依次增大；

所述根据所述第一加权平均值和所述当前充值间隔，获得第二时间段内的充值日期间隔指标，包括：

若所述当前充值间隔小于等于预设的间隔最小值，将充值日期间隔指标的值设置为第一数值；

若所述当前充值间隔大于间隔最小值且小于等于所述第一加权平均值，将充值日期间隔指标的值设置为第二数值；

若所述当前充值间隔大于所述第一加权平均值且小于等于预设的间隔最大值，将充值日期间隔指标的值设置为第三数值；

若所述当前充值间隔大于所述间隔最大值，将充值日期间隔指标的值设置为第四数值；

其中，所述第一数值、所述第二数值、所述第三数值和所述第四数值各自所表征的流失概率依次增大。