[发明专利]用户解约行为的预测方法及其系统有效
| 申请号： | 201910792568.4 | 申请日： | 2019-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN110689164B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 王艺林;王哲;苏建安 | 申请（专利权）人： | 创新先进技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q30/0202;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 | 代理人： | 许振新;朱文杰 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开曼*** | 国省代码： | 暂无信息 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请公开了一种用户解约行为的预测方法及其系统。本说明书实施例提供一种用户解约行为的预测方法，包括：抽取预设历史时间段内用户数据中行为序列特征和除该行为序列特征之外的其他特征生成训练样本；将该行为序列特征的训练样本输入到长短期记忆网络模型进行训练，将该其他特征的训练样本输入到深度神经网络模型进行训练；将训练好的该长短期记忆网络模型和该深度神经网络模型组成预测模型，其中该长短期记忆网络模型的输出与该神经网络模型的输入连接；根据该预测模型预测在约用户的解约行为结果。 | ||
| 搜索关键词： | 用户 解约 行为 预测 方法 及其 系统 | ||
【主权项】：
1.一种用户解约行为的预测方法，包括：/n抽取预设历史时间段内用户数据中行为序列特征和除所述行为序列特征之外的其他特征，生成训练样本；/n将所述行为序列特征的训练样本输入到长短期记忆网络模型进行训练，将所述其他特征的训练样本输入到深度神经网络模型进行训练；/n将训练好的所述长短期记忆网络模型和所述深度神经网络模型组成预测模型，其中所述长短期记忆网络模型的输出与所述神经网络模型的输入连接；/n根据所述预测模型预测在约用户的解约行为结果。/n
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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