[发明专利]用户流失预测方法、装置及电子设备有效
| 申请号： | 201811374056.8 | 申请日： | 2018-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN109636446B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 冯晓明;颜培英;李倩倩;许纬东 | 申请（专利权）人： | 三六零科技集团有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/0202 | 分类号： | G06Q30/0202;G06F18/214 |
| 代理公司： | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 | 代理人： | 王玉双 |
| 地址： | 300450 天津市滨海新区华苑产*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及用户流失预测方法、装置及电子设备。用户流失预测方法，包括：获取目标产品对应的用户历史活跃记录，并基于用户历史活跃记录确定流失判断周期；基于流失判断周期在目标产品的历史使用时段中选取目标时段，获取目标时段内的样本用户集合；根据样本用户集合对目标机器学习模型进行训练，获得对应的流失概率预测模型；基于流失判断周期在历史使用时段中选取预测数据获取时段，使得预测数据获取时段的时长等于流失判断周期，并获得预测数据获取时段内的待预测用户的特征数据；基于待预测用户的特征数据和流失概率预估模型，获得针对待预测用户的用户流失预测结果。所述用户流失预测方法能高效快捷的获得用户流失预测结果，且预测效果较佳。 | ||
| 搜索关键词： | 用户 流失 预测 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
1.一种用户流失预测方法，其特征在于，包括：获取目标产品对应的用户历史活跃记录，并基于所述用户历史活跃记录确定出流失判断周期；基于所述流失判断周期在所述目标产品的历史使用时段中选取目标时段，获取所述目标时段内的样本用户集合；利用所述样本用户集合对目标机器学习模型进行训练，获得对应的流失概率预测模型；基于所述流失判断周期在所述历史使用时段中选取预测数据获取时段，使得所述预测数据获取时段的时长等于所述流失判断周期，并获得所述预测数据获取时段内的待预测用户的特征数据；基于待预测用户的特征数据和所述流失概率预估模型，获得针对所述待预测用户的用户流失预测结果。
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