[发明专利]一种离网预测方法及装置

说明书

本申请实施例提供一种离网预测方法及装置，涉及计算机技术领域，解决了对现有的离网预测方法准确度较低的问题。该离网预测方法包括：获取终端在当前时间段内的样本数据；样本数据用于表示终端对应的用户在当前时间段内的行为画像信息；将样本数据输入到预先训练好的离网预测模型中，以得到输出值；输出值用于确定终端在未来时间段是否离网。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种离网预测方法及装置。

背景技术

随着运营商数据网网络的快速发展，用户黏度指标对于衡量运营商运营发展的变化起到重要作用。用户黏度越高，说明用户离网的概率较低。相应的，用户黏度越低，说明用户离网的概率较高。

现有的离网预测方法通常是根据一段时间内的日活跃用户(DAU，dailyactivated users)和月活跃用户(MAU，monthly activated users)的指标，预测一段时间内的每个用户在未来时间段是否离网。

现有的离网预测方法的数据较为单一，从而导致离网预测方法的准确度较低。

发明内容

本申请实施例提供一种用户离网预测方法及装置，解决了对现有的离网预测方法准确度较低的问题。

为达到上述目的，本申请实施例采用如下技术方案：

第一方面，提供一种离网预测方法，包括：获取终端在当前时间段内的样本数据；样本数据用于表示终端对应的用户在当前时间段内的行为画像信息；将样本数据输入到预先训练好的离网预测模型中，以得到输出值；输出值用于确定终端在未来时间段是否离网。

离网预测装置在获取终端在当前时间段内的样本数据后，可以将样本数据输入到预先训练好的离网预测模型中，以得到用于确定终端在未来时间段是否离网的输出值。由于样本数据用于表示终端对应的用户在当前时间段内的行为画像信息，行为画像信息包括的数据量较多，因此，离网预测装置可以准确的确定终端在未来时间段是否离网。

其次，由于离网预测模型为提前确定好的模型，因此，离网预测装置在确定终端在未来时间段是否离网，只需将样本数据输入到提前确定好的离网预测模型中，便可以快速、准确的确定终端在未来时间段是否离网，提高了离网预测的效率。

第二方面，提供一种离网预测装置，该离网预测装置包括：获取单元和处理单元；

获取单元，用于获取终端在当前时间段内的样本数据；样本数据用于表示终端对应的用户在当前时间段内的行为画像信息；处理单元，用于将样本数据输入到预先训练好的离网预测模型中，以得到输出值；输出值用于确定终端在未来时间段是否离网。

第三方面，提供一种离网预测装置，包括存储器和处理器。存储器用于存储计算机执行指令，处理器与存储器通过总线连接。当离网预测装置运行时，处理器执行存储器存储的计算机执行指令，以使离网预测装置执行第一方面所述的离网预测方法。

该离网预测装置可以是网络设备，也可以是网络设备中的一部分装置，例如网络设备中的芯片系统。该芯片系统用于支持网络设备实现第一方面及其任意一种可能的实现方式中所涉及的功能，例如，接收、确定、分流上述离网预测方法中所涉及的数据和/或信息。该芯片系统包括芯片，也可以包括其他分立器件或电路结构。

第四方面，提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括计算机执行指令，当计算机执行指令在计算机上运行时，使得该计算机执行第一方面所述的离网预测方法。

第五方面，提供一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行如第一方面及其任一种可能的设计方式所述的离网预测方法。

需要说明的是，上述计算机指令可以全部或者部分存储在第一计算机存储介质上。其中，第一计算机存储介质可以与离网预测装置的处理器封装在一起的，也可以与离网预测装置的处理器单独封装，本申请实施例对此不作限定。