[发明专利]用户流失的预测方法、装置及计算机设备

权利要求书

1.一种用户流失的预测方法，其特征在于，包括：

获取待预测用户的第一兴趣梯度和第一影响力参数，所述待预测用户的第一兴趣梯度至少基于所述待预测用户在当前应用平台上的行为数据确定，所述待预测用户的第一影响力参数基于所述待预测用户所在用户关系链中的各用户的第二兴趣梯度和第二影响力参数确定，所述第二影响力参数包括正影响力参数和负影响力参数，正影响力参数用于表征用户对其邻居用户的正面影响，负影响力参数用于表征用户对其邻居用户的负面影响；

获取预定流失预测模型，所述预定流失预测模型通过对样本用户的第三兴趣梯度和第三影响力参数进行机器学习处理获得，所述样本用户包括流失用户和非流失用户；

基于所述待预测用户的第一兴趣梯度、第一影响力参数以及所述预定流失预测模型，预测所述待预测用户的流失概率；

所述待预测用户的第一影响力参数的确定方式，包括：

在当前一轮迭代过程中，从所述用户关系链中选取当前传播源用户，所述当前传播源用户为一个在当前一轮迭代过程中未被作为过传播源用户的用户；

当所述当前传播源用户当前的第二兴趣梯度对应下降趋势时，更新所述当前传播源用户当前的正影响力参数、以及其各邻居用户当前的负影响力参数，获得所述当前传播源用户更新后的正影响力参数、以及其各邻居用户更新后的负影响力参数，当所述当前传播源用户当前的第二兴趣梯度对应上升趋势时，更新所述当前传播源用户当前的负影响力参数、以及其各邻居用户当前的正影响力参数，获得所述当前传播源用户更新后的负影响力参数、以及其各邻居用户更新后的正影响力参数，所述当前传播源用户的邻居用户为所述当前应用平台上与所述当前传播源用户存在预定互动行为的用户；

返回从所述用户关系链的各用户中选取当前传播源用户的步骤，直至所述用户关系链中的各用户在当前一轮迭代过程中均被作为过传播源用户；

若不满足预定迭代终止条件，执行下一轮迭代过程，直至满足所述预定迭代终止条件；

若满足所述预定迭代终止条件，将迭代计算完成后获得的所述待预测用户的第二影响力参数，确定为所述待预测用户的第一影响力参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户关系链的确定方式，包括下述两项中的任意一项：

基于第一互动数据查找所述待预测用户的邻居用户，基于所述待预测用户以及该待预测用户的各邻居用户确定所述用户关系链，其中，所述待预测用户的邻居用户为：所述当前应用平台上与所述待预测用户存在预定互动行为的用户；

基于第二互动数据查找所述当前应用平台上的各用户的邻居用户，基于所述当前应用平台上的各用户以及该各用户的邻居用户确定所述用户关系链，其中，所述当前应用平台上的任一用户的邻居用户为：所述当前应用平台上与该用户存在所述预定互动行为的用户。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待预测用户的第一兴趣梯度的确定方式，包括：

获取所述待预测用户的各预定类型的历史行为数据；

基于所述待预测用户的各所述预定类型的历史行为数据、以及各所述预定类型对应的权重，计算获得所述待预测用户的兴趣度；

对所述待预测用户的兴趣度求导，获得所述待预测用户的第一兴趣梯度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述当前传播源用户当前的第二兴趣梯度对应下降趋势时，所述当前传播源用户当前的正影响力参数大于所述当前传播源用户更新后的正影响力参数，所述当前传播源用户的任一邻居用户当前的负影响力参数小于该邻居用户更新后的负影响力参数；

当所述当前传播源用户的当前第二兴趣梯度对应上升趋势时，所述当前传播源用户当前的负影响力参数大于所述当前传播源用户更新后的负影响力参数，所述当前传播源用户的任一邻居用户当前的正影响力参数小于该邻居用户更新后的正影响力参数。