[发明专利]5G套餐推送方法、装置、电子设备及计算机存储介质在审

专利信息
申请号: 202011403554.8 申请日: 2020-12-04
公开(公告)号: CN112487295A 公开(公告)日: 2021-03-12
发明(设计)人: 孙小娟;陈雷;尤雅;刘亮;顾强 申请(专利权)人: 中国移动通信集团江苏有限公司;中国移动通信集团有限公司
主分类号: G06F16/9535 分类号: G06F16/9535;G06K9/62
代理公司: 北京东方亿思知识产权代理有限责任公司 11258 代理人: 赵秀芹
地址: 210029 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 套餐 推送 方法 装置 电子设备 计算机 存储 介质
【说明书】:

本申请提供了一种5G套餐推送方法、装置、电子设备及计算机存储介质。该5G套餐推送方法,包括:利用预设的多层级联分类器中的二分类模型确定5G套餐潜客;其中,多层级联分类器包括二分类模型和级联多分类器;针对5G套餐潜客,利用级联多分类器进行5G套餐推送。根据本申请实施例,能够更加准确地进行5G套餐推送。

技术领域

本申请属于运营商大数据技术领域,尤其涉及一种5G套餐推送方法、装置、电子设备及计算机存储介质。

背景技术

随着5G的加速到来,为了实现营收增长和吸引客户,运营商也相继推出了许多新的5G套餐。如何从现有用户群中挖掘出会更换5G套餐的潜在客户,并为其推荐最为合适的5G套餐类别是一项具有挑战性的工作。

当前运营商进行套餐推荐的方式主要为营业厅人工推荐,此种推荐方式未对潜在用户进行甄别,直接进行全量用户推荐,且推荐的套餐集中于热门套餐,存在不全面性和主观色彩,只有经验丰富的营销人员才可以为用户推荐合适的、个性化的5G套餐。

目前常用的推荐技术主要分为协同过滤推荐和构建多分类模型。第一种协同过滤推荐方式主要根据各用户属性、行为习惯,计算用户间的相似性,给用户推荐与其高相似性用户的5G套餐。另一种方式是构建多分类模型,以用户属性、消费行为、套餐使用情况作为用户特征,用户办理5G套餐类别作为标签,建模预测用户办理每类套餐的概率。

现有的套餐推荐方式都是对全量用户进行推荐,无针对性,此种营销方式销售效率低,销售成功率低,同时还可能会影响用户感知。在推荐技术上,第一种基于协同过滤算法进行套餐推荐的方式由于用户体量大,导致计算复杂度较高,运算效率差。第二种构建多分类模型的推荐方式,由于目前5G套餐种类繁多,且各套餐办理情况分布极不平衡,导致此种方式预测准确性较低。

因此,如何更加准确地进行5G套餐推送是本领域技术人员亟需解决的技术问题。

发明内容

本申请实施例提供一种5G套餐推送方法、装置、电子设备及计算机存储介质,能够更加准确地进行5G套餐推送。

第一方面,本申请实施例提供一种5G套餐推送方法,包括:

利用预设的多层级联分类器中的二分类模型确定5G套餐潜客;其中,多层级联分类器包括二分类模型和级联多分类器;

针对5G套餐潜客,利用级联多分类器进行5G套餐推送。

可选的,在利用预设的多层级联分类器中的二分类模型确定5G套餐潜客之前,方法还包括:

基于业务和加权组合核函数对线性强相关特征进行衍生,确定模型输入特征;

基于模型输入特征,构建多层级联分类器。

可选的,基于业务和加权组合核函数对线性强相关特征进行衍生,确定模型输入特征,包括:

基于业务和加权组合核函数对线性强相关特征进行衍生,确定第一输入特征;

利用样本分布权重互信息函数和第一输入特征,确定模型输入特征。

可选的,基于模型输入特征,构建多层级联分类器,包括:

基于模型输入特征,通过策略规划聚类的方式构建父分类器;

针对聚类后的各个簇构建子分类器;

基于父分类器和子分类器,得到多层级联分类器中的级联多分类器。

可选的,基于模型输入特征,通过策略规划聚类的方式构建父分类器,包括:

采用数据增强方式对模型输入特征进行数据增强;

基于数据增强后的模型输入特征,通过策略规划聚类的方式构建父分类器。

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