[发明专利]高粘性用户流失预测方法、装置及计算机可读存储介质在审
| 申请号： | 201810478284.3 | 申请日： | 2018-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN108665321A | 公开（公告）日： | 2018-10-16 |
| 发明（设计）人： | 郭酉晨 | 申请（专利权）人： | 广州虎牙信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02 |
| 代理公司： | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人： | 林祥 |
| 地址： | 511446 广东省广州市番禺区南村镇万博二*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种高粘性用户流失预测方法、装置及计算机可读存储介质，通过基于高粘性用户而非全部用户的行为特征数据筛选出具有代表性的重要特征数据，再基于高粘性用户的重要特征数据构建流失预测模型，利用所述流失预测模型对被测高粘性用户的流失情况进行预测；从而克服了现有技术中利用所有用户的所有行为参数构建预测模型所导致的建模过程和模型本身较为复杂、及流失预测准确性不高的问题，有效地简化了流失预测模型结构，提高流失预测模型的构建效率、用户流失预测效率和流失预测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 预测模型 高粘性 预测 构建 计算机可读存储介质 重要特征数据 行为特征数据 预测模型结构 建模过程 行为参数 有效地 测高 筛选 | ||
【主权项】：
1.一种高粘性用户流失预测方法，其特征在于，包括：获取已流失高粘性用户和未流失高粘性用户；根据所有高粘性用户的流失状态和预设周期内的行为特征数据筛选得到重要特征数据；根据所有高粘性用户的流失状态和重要特征数据构建得到流失预测模型；通过流失预测模型预测被测高粘性用户的流失状态，输出预测结果。
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