[发明专利]一种基于手机游戏商店的用户流失预测方法及系统有效
申请号: | 201710873746.7 | 申请日: | 2017-09-25 |
公开(公告)号: | CN107609708B | 公开(公告)日: | 2021-03-26 |
发明(设计)人: | 刘冶;刘宇琛;彭楠;陈宇恒;杨泽锋;印鉴 | 申请(专利权)人: | 广州赫炎大数据科技有限公司;中山大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06K9/62 |
代理公司: | 广州骏思知识产权代理有限公司 44425 | 代理人: | 吴静芝 |
地址: | 510000 广东省广州市天河区天*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明提供一种基于手机游戏商店的用户流失预测方法及系统,包括以下步骤:从服务器日志中采集用户的基本信息、行为信息和游戏信息,并分为训练集用户和预测集用户;对训练集用户建立流失用户标签,并对原始数据进行预处理;对训练集用户和预测集用户的基本信息、行为信息和游戏信息进行特征提取、选择及规范化;根据训练集用户的特征和流失用户标签,训练梯度提升决策树算法得到用户流失预测模型;根据预测集用户的特征,通过用户流失预测模型识别出手机游戏商店的流失用户。本发明基于手机游戏商店的业务场景,能够快速准确识别潜在流失用户,为手机游戏商店及时召回流失用户提供决策支持。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 手机 游戏 商店 用户 流失 预测 方法 系统 | ||
【主权项】:
一种基于手机游戏商店的用户流失预测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:从服务器日志中采集训练集用户和预测集用户的基本信息、行为信息和游戏信息,对训练集用户建立流失用户标签,并对原始数据进行预处理;S2:对训练集用户和预测集用户的基本信息、行为信息和游戏信息进行特征提取、选择及规范化;S3:根据训练集用户的特征和流失用户标签,训练梯度提升决策树算法得到用户流失预测模型;S4:根据预测集用户的特征,通过用户流失预测模型识别出手机游戏商店的流失用户。
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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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