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[發明專利]一種用戶價值的確定方法及系統在審

專利信息
申請號: 202110192510.3 申請日: 2021-02-20
公開(公告)號: CN112950261A 公開(公告)日: 2021-06-11
發明(設計)人: 張征亮;王強 申請(專利權)人: 北京讀我網絡技術有限公司
主分類號: G06Q30/02 分類號: G06Q30/02
代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227 代理人: 陳志海
地址: 100088 北京市海*** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 用戶 價值 確定 方法 系統
【權利要求書】:

1.一種用戶價值的確定方法,其特征在于,所述方法包括:

獲取目標用戶的常規特征和電話文本,所述常規特征包括:屬性特征、行為特征和聚合特征中的一種或任意組合,所述電話文本由所述目標用戶與指定人員的電話溝通錄音確定得到;

對所述常規特征進行預處理得到第一特征向量,以及對所述電話文本進行預處理得到第二特征;

將所述第一特征向量和所述第二特征輸入預設的價值評估模型中進行價值評估,得到所述目標用戶的用戶價值,所述用戶價值指示所述目標用戶購買目標產品的概率,所述價值評估模型根據樣本數據訓練神經網絡模型得到。

2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述將所述第一特征向量和所述第二特征輸入預設的價值評估模型中進行價值評估,得到所述目標用戶的用戶價值,包括:

將所述第一特征向量和所述第二特征輸入所述價值評估模型;

利用所述價值評估模型中的長短期記憶LSTM層對所述第二特征進行處理,得到第三特征向量;

利用所述價值評估模型的拼接層,將所述第一特征向量和所述第三特征向量進行拼接,得到組合特征向量;

通過所述價值評估模型的中間層,對所述組合特征向量進行處理,得到所述目標用戶的用戶價值。

3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述對所述常規特征進行預處理得到第一特征向量,包括:

對所述常規特征進行去除非法值處理、去除異常值處理和one-hot編碼處理,得到第一特征向量。

4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述對所述電話文本進行預處理得到第二特征,包括:

對所述電話文本依次進行去除異常字符處理、修復錯別字處理和分詞處理,得到分詞結果;

利用預設的詞向量模型將所述分詞結果映射成向量,得到第二特征。

5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,根據樣本數據訓練神經網絡模型得到所述價值評估模型的過程,包括:

構建神經網絡模型;

利用樣本用戶對應的常規特征、電話文本和真實購買結果,結合交叉熵損失函數訓練所述神經網絡模型直至所述神經網絡模型收斂,得到價值評估模型,所述真實購買結果指示所述樣本用戶是否購買所述目標產品。

6.一種用戶價值的確定系統,其特征在于,所述系統包括:

獲取單元,用于獲取目標用戶的常規特征和電話文本,所述常規特征包括:屬性特征、行為特征和聚合特征中的一種或任意組合,所述電話文本由所述目標用戶與指定人員的電話溝通錄音確定得到;

預處理單元,用于對所述常規特征進行預處理得到第一特征向量,以及對所述電話文本進行預處理得到第二特征;

評估單元,用于將所述第一特征向量和所述第二特征輸入預設的價值評估模型中進行價值評估,得到所述目標用戶的用戶價值,所述用戶價值指示所述目標用戶購買目標產品的概率,所述價值評估模型根據樣本數據訓練神經網絡模型得到。

7.根據權利要求6所述的系統,其特征在于,所述評估單元包括:

輸入模塊,用于將所述第一特征向量和所述第二特征輸入所述價值評估模型;

處理模塊,用于利用所述價值評估模型中的長短期記憶LSTM層對所述第二特征進行處理,得到第三特征向量;

拼接模塊,用于利用所述價值評估模型的拼接層,將所述第一特征向量和所述第三特征向量進行拼接,得到組合特征向量;

評估模塊,用于通過所述價值評估模型的中間層,對所述組合特征向量進行處理,得到所述目標用戶的用戶價值。

8.根據權利要求6所述的系統,其特征在于,用于獲取第一特征向量的所述預處理單元,具體用于:對所述常規特征進行去除非法值處理、去除異常值處理和one-hot編碼處理,得到第一特征向量。

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