[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
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 | ||
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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