[发明专利]用户流失预测模型的构建方法、用户流失预测方法及装置在审
| 申请号： | 202311190252.0 | 申请日： | 2023-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN116934385A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 屈道宽;高琰;姜海洋;马海苓;明玲;王广洲;郑子龙;李杨 | 申请（专利权）人： | 山东理工昊明新能源有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/0202 | 分类号： | G06Q30/0202;G06F18/211;G06F18/23;G06F18/24;G06N3/0442;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇知识产权代理有限公司 11463 | 代理人： | 张文娥 |
| 地址： | 272000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供一种用户流失预测模型的构建方法、用户流失预测方法及装置，涉及通信用户流失预测技术领域，包括：获取训练数据集，包括用户的用户信息、历史行为数据和表征用户是否为流失用户的流失标签；使用预先构建的LSTM网络模型对训练数据集的训练数据进行特征提取，以提取训练数据对应的目标特征向量，目标特征向量包括时间序列的动态信息；将目标特征向量和目标特征向量对应的训练数据的用户标签输入至预先设置的分类器中，对分类器进行分类训练，进而构建用户流失预测模型，从而对用户待测数据进行流失预测。本发明基于时间序列数据中的动态变化进行模型训练，可以充分捕捉用户行为和服务数据的演化趋势，进而保证预测准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 用户 流失 预测 模型 构建 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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