[发明专利]基于移动端日志行为数据的用户流失预测方法及装置

摘要

本发明涉及基于移动端日志行为数据的用户流失预测方法及装置。所述方法包括：S1，读取用户行为日志；S2，提取日志中的关键信息构造特征数据，所述特征数据包括用户操作时序和其他特征；S3，使用多级序列模型对特征数据进行模型训练；S4，多级序列模型中最高一级的最终输出量通过分类模型实现同级时间粒度的下一时间点的用户流失预测；S5，对于判断为将要流失的用户，实施实时运营操作。所述装置包括：日志获取单元，特征数据构造单元，数据模型训练单元，用户流失预测单元和运营操作单元。本发明能够满足不同留存时长用户下一时间节点的流失预测，并能够在用户当天还未离开APP时完成预测并做出相应的运营操作。

主权项

1.基于移动端日志行为数据的用户流失预测方法，其特征在于，包括：S1，读取用户行为日志；S2，提取日志中的关键信息构造特征数据，所述特征数据包括用户操作时序和其他特征；S3，使用多级序列模型对特征数据进行模型训练，包括：将特征数据以时间维度进行分级，从低级到高级，特征数据的时间粒度逐级递增；对于单个时间粒度中的特征数据，提取用户操作时序，对其进行数据编码处理后依次输入与该时间粒度对应一级的序列模型，全部数据输入完毕后，该级模型的输出量与经过数据编码后的其他特征数据拼接得到该级模型的最终输出量；对于最低一级的序列模型，对S2中的特征数据以多级序列模型中的最小预测时间粒度划分，提取用户操作时序作为该级的输入量；对于其他级的序列模型，低一级序列模型的最终输出量作为高一级序列模型的输入量；S4，多级序列模型中最高一级的最终输出量通过分类模型实现同级时间粒度的下一时间点的用户流失预测；S5，对于判断为将要流失的用户，实施实时运营操作。