[发明专利]一种流失用户的特征刻画方法、识别方法及相关装置

权利要求书

1.一种流失用户的特征刻画方法，包括：

基于样本用户的行为数据，确定所述样本用户对应的至少一种用户主题；

将所述至少一种用户主题作为学习模型的输入，将指示所述样本用户是否为流失用户的标签作为所述学习模型的输出，对所述学习模型进行训练；

基于所述至少一种用户主题在训练后的所述学习模型中的权重值，从所述至少一种用户主题中确定出流失用户主题。

2.根据权利要求1所述的方法，

基于样本用户的行为数据，确定所述样本用户对应的至少一种用户主题，包括：

从样本用户的行为数据中提取所述样本用户的行为特征；

将所述行为特征作为主题生成模型的输入，得到至少一种用户主题。

3.根据权利要求2所述的方法，

所述主题生成模型包括隐狄利克雷分配模型。

4.根据权利要求1所述的方法，

基于所述至少一种用户主题在训练后的所述学习模型中的权重值，从所述至少一种用户主题中确定出流失用户主题，包括：

将训练后的所述学习模型中权重值大于或等于预设阈值的用户主题确定为流失用户主题。

5.根据权利要求1所述的方法，

基于所述至少一种用户主题在训练后的所述学习模型中的权重值，从所述至少一种用户主题中确定出流失用户主题，包括：

按照所述至少一种用户主题在训练后的所述学习模型中的权重值由大到小的顺序，从所述至少一种用户主题中选取出预设数量的流失用户主题。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，

所述行为数据包括所述样本用户在购物平台的消费行为数据。

7.根据权利要求1-5任一项所述的方法，

所述学习模型包括迭代决策树模型、逻辑回归模型、随机森林模型、朴素贝叶斯型和支持向量机模型中的至少一者。

8.一种潜在流失用户的识别方法，包括：

基于目标用户的行为数据，确定所述目标用户对应的用户主题；

将所述目标用户对应的用户主题与预设置的流失用户主题集合进行比匹配，以确定所述目标用户是否为潜在流失用户；其中，所述流失用户主题集合中的流失用户主题是从学习模型的用户主题中确定得到的，所述学习模型是基于样本用户对应的用户主题以及指示所述样本用户是否为流失用户的标签所训练得到的。

9.一种流失用户的特征刻画装置，包括：

用户主题确定模块，基于样本用户的行为数据，确定所述样本用户对应的至少一种用户主题；

模型训练模块，将所述至少一种用户主题作为学习模型的输入，将指示所述样本用户是否为流失用户的标签作为所述学习模型的输出，对所述学习模型进行训练；

流失用户主题确定模块，基于所述至少一种用户主题在训练后的所述学习模型中的权重值，从所述至少一种用户主题中确定出流失用户主题。

10.一种电子设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行：

基于样本用户的行为数据，确定所述样本用户对应的至少一种用户主题；

将所述至少一种用户主题作为学习模型的输入，将指示所述样本用户是否为流失用户的标签作为所述学习模型的输出，对所述学习模型进行训练；

基于所述至少一种用户主题在训练后的所述学习模型中的权重值，从所述至少一种用户主题中确定出流失用户主题。