[发明专利]基于神经网络的通讯用户升档预测概率识别方法及系统在审
| 申请号： | 201910161151.8 | 申请日： | 2019-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN109919675A | 公开（公告）日： | 2019-06-21 |
| 发明（设计）人： | 周洪峰;雷奥林;邹秋艳 | 申请（专利权）人： | 深圳微品致远信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q50/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市科吉华烽知识产权事务所(普通合伙) 44248 | 代理人： | 胡吉科 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： |
本发明提供一种基于神经网络的通讯用户升档预测概率识别方法及系统，所述通讯用户升档预测概率识别方法包括以下步骤：步骤S1，将用户基本信息数据存放至数据库中，得到用户基本信息数据集S；步骤S2，对所述用户基本信息数据集S进行数据检测，经过标准化处理后得到数据集 |
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| 搜索关键词： | 升档 数据集 用户基本信息 概率识别 通讯用户 预测 神经网络 套餐 标准化处理 数据存放 数据检测 预测结果 预测数据 输出 关联性 数据库 概率 更新 展示 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的通讯用户升档预测概率识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，将用户基本信息数据存放至数据库中，得到用户基本信息数据集S；步骤S2，对所述用户基本信息数据集S进行数据检测，并经过标准化处理后得到数据集St；步骤S3，将数据集St作为输入，将用户次月是否办理套餐升档的数据yn作为输出进行BP神经网络训练，得到BP神经网络模型；步骤S4，将更新后的用户基本信息数据集Sx输入至所述步骤S3训练好的BP神经网络模型中，输出并展示用户次月是否办理套餐升档的预测数据集Sy。
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