[發明專利]一種預測用戶流失的方法和裝置在審
| 申請號： | 201811523691.8 | 申請日： | 2018-12-13 |
| 公開（公告）號： | CN109685255A | 公開（公告）日： | 2019-04-26 |
| 發明（設計）人： | 韓建富;李濤 | 申請（專利權）人： | 麒麟合盛網絡技術股份有限公司 |
| 主分類號： | G06Q10/04 | 分類號： | G06Q10/04;G06K9/62;G06F17/18 |
| 代理公司： | 北京國昊天誠知識產權代理有限公司 11315 | 代理人： | 姜鳳巖;南霆 |
| 地址： | 100085 北京市海淀區信息路2號（北京*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 訪問用戶 樣本 目標產品 方法和裝置 預測 樣本集合 預測模型 機器學習算法 影響用戶 用戶定義 活躍度 預設 標簽 篩選 訪問 | ||
1.一種預測用戶流失的方法，包括：
獲取目標產品的訪問用戶樣本集合；
基于所述訪問用戶樣本集合中流失用戶樣本對所述目標產品的訪問活躍度，篩選出影響用戶流失行為的關鍵流失指標，其中，所述流失用戶樣本是基于流失用戶定義確定的；
根據所述訪問用戶樣本集合中每個訪問用戶樣本的與所述關鍵流失指標相關的數據及樣本標簽，采用預設機器學習算法建立用戶流失預測模型，其中，所述預設機器學習算法為用于分類和回歸的監督式機器學習算法；
基于所述用戶流失預測模型對所述目標產品的訪問用戶進行用戶流失預測。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述流失用戶樣本是基于流失用戶定義通過以下方式確定：
基于目標產品的歷史用戶行為數據確定流失用戶定義，其中，所述歷史用戶行為數據至少包含：回流率與流失周期的關系數據；
根據所述流失用戶定義，從訪問用戶樣本集合中確定流失用戶樣本；
或者，
根據所述目標產品預先配置的流失用戶定義，從訪問用戶樣本集合中確定流失用戶樣本。
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述訪問用戶樣本集合中流失用戶樣本對所述目標產品的訪問活躍度，篩選出影響用戶流失行為的關鍵流失指標，具體包括：
根據所述訪問用戶樣本集合中流失用戶樣本對所述目標產品的訪問活躍度，確定影響用戶流失行為的流失指標；
根據皮爾遜相關系數，篩選出系數的絕對值大于第一預設閾值的流失指標作為影響用戶流失行為的關鍵流失指標。
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述訪問用戶樣本集合中每個訪問用戶樣本的與所述關鍵流失指標相關的數據及樣本標簽，采用預設機器學習算法建立用戶流失預測模型，具體包括：
采用以下邏輯回歸算法建立用戶流失預測模型；
其中，所述p表示用戶流失的指數，所述α表示一常數，所述xk表示關鍵流失指標，所述bk表示xk這一關鍵流失指標對應的權重，所述權重是根據流失用戶樣本的關鍵指標與留存用戶樣本的關鍵指標的數據確定。
5.如權利要求1-4任一項所述的方法，其特征在于，基于所述用戶流失預測模型對所述目標產品的訪問用戶進行用戶流失預測，具體包括：
基于所述用戶流失預測模型，預測所述目標產品的訪問用戶中每個訪問用戶的流失指數；
將流失指數達到第二預設閾值的訪問用戶確定為流失用戶。
6.如權利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
基于所述訪問用戶中流失用戶的占比，確定所述目標產品的用戶流失概率。
7.如權利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
基于所述關鍵流失指標確定用戶流失原因，并輸出。
8.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在獲取目標產品的訪問用戶樣本集合之后，所述方法還包括：
根據訪問所述目標產品的用戶類型，對所述訪問用戶樣本集合中的流失用戶樣本進行分群處理。
9.如權利要求8所述的方法，其特征在于，基于所述用戶流失預測模型對所述目標產品的訪問用戶進行用戶流失預測，具體包括：
對所述目標產品的訪問用戶進行分群處理；
基于不同群組對應的用戶流失預測模型，預測不同群組中訪問用戶的流失指數；
將流失指數達到自身所屬群組對應的第三預設閾值的訪問用戶確定為流失用戶。
10.一種預測用戶流失的裝置，包括：
獲取模塊，用于獲取目標產品的訪問用戶樣本集合；
篩選模塊，用于基于所述訪問用戶樣本集合中流失用戶樣本對所述目標產品的訪問活躍度，篩選出影響用戶流失行為的關鍵流失指標，其中，所述流失用戶樣本是基于流失用戶定義確定的；
建立模塊，用于根據所述訪問用戶樣本集合中每個訪問用戶樣本的與所述關鍵流失指標相關的數據及樣本標簽，采用預設機器學習算法建立用戶流失預測模型，其中，所述預設機器學習算法為用于分類和回歸的監督式機器學習算法；
預測模塊，用于基于所述用戶流失預測模型對所述目標產品的訪問用戶進行用戶流失預測。
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