[发明专利]会员流失预测方法、装置、存储介质及电子设备在审
| 申请号： | 201811313111.2 | 申请日： | 2018-11-06 |
| 公开（公告）号： | CN109325637A | 公开（公告）日： | 2019-02-12 |
| 发明（设计）人： | 孙逸 | 申请（专利权）人： | 北京奇艺世纪科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 王宝筠 |
| 地址： | 100080 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种会员流失预测方法，包括：当接收到对目标会员的预测指令时，抽取所述目标会员在预设的会员有效期的第一会员有效期内的目标会员特征；将所述目标会员特征输入至预先建立的神经网络模型中进行处理，获得所述目标会员是否流失的预测结果；所述预先建立的神经网络模型，以历史注册会员在所述预设的会员有效期内的每个预设时间段所对应的目标会员特征为输入样本，以该会员在每个预设时间段对应的会员是否流失的结果为样本标签，进行训练获得。上述方法，依据预建立的神经网络模型可以对不同时间段预测，避免了当前需要采用不同的模型对不同时时间段行预测，灵活度不够的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络模型 预测 有效期 预设时间段 预先建立 时间段 预设 存储介质 电子设备 输入样本 特征输入 预测结果 灵活度 抽取 样本 标签 指令 | ||
【主权项】：
1.一种会员流失预测方法，其特征在于，包括：当接收到对目标会员的预测指令时，抽取所述目标会员在预设的会员有效期的第一会员有效期内的目标会员特征，其中，所述第一会员有效期为当前会员日之前的各个会员日的持续时长总和；将所述目标会员特征输入至预先建立的神经网络模型中进行处理，获得所述目标会员是否流失的预测结果；所述预先建立的神经网络模型，以历史注册会员在所述预设的会员有效期内的每个预设时间段所对应的目标会员特征为输入样本，以该会员在每个预设时间段对应的会员是否流失的结果为样本标签，进行训练获得。
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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
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