[发明专利]一种访客流失预测方法及系统在审
| 申请号： | 201810550089.7 | 申请日： | 2018-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN108830645A | 公开（公告）日： | 2018-11-16 |
| 发明（设计）人： | 林志伟;肖龙源;蔡振华;李稀敏;刘晓葳;谭玉坤 | 申请（专利权）人： | 厦门快商通信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02 |
| 代理公司： | 厦门仕诚联合知识产权代理事务所(普通合伙) 35227 | 代理人： | 乐珠秀 |
| 地址： | 361007 福建省厦门*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种访客流失预测方法及系统，其通过确定目标特征和输入特征，所述输入特征为访客行为数据，所述目标特征为访客流失概率；按照预设比例对所述访客行为数据划分数据集，所述数据集包括测试集和训练集；对所述训练集采用交叉验证方法计算lasso算法中的惩罚参数λ；根据所述惩罚参数λ利用所述训练集训练lasso‑logit模型；利用所述测试集对所述lasso‑logit模型进行评估；最后根据评估结果输出预测模型，从而可将访客行为数据输入所述预测模型，并输出预测得到的访客流失概率；能够有效提高访客流失的预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 访客 访客行为 训练集 惩罚参数 目标特征 输出预测 输入特征 测试集 数据集 预测 交叉验证 评估结果 预测模型 概率 算法 预设 评估 | ||
【主权项】：
1.一种访客流失预测方法，其特征在于，包括以下步骤：a.确定目标特征和输入特征，其中，所述输入特征为访客行为数据，所述目标特征为访客流失概率；b.按照预设比例对所述访客行为数据划分数据集，所述数据集包括测试集和训练集；c.对所述训练集采用交叉验证方法计算lasso算法中的惩罚参数λ；d.根据所述惩罚参数λ利用所述训练集训练lasso‑logit模型；e.利用所述测试集对所述lasso‑logit模型进行评估；f.根据评估结果输出预测模型，将访客行为数据输入所述预测模型，并输出预测得到的访客流失概率。
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