[发明专利]一种基于迁移联邦学习的客户价值分层方法在审
| 申请号： | 202210573369.6 | 申请日： | 2022-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN115115392A | 公开（公告）日： | 2022-09-27 |
| 发明（设计）人： | 江元元 | 申请（专利权）人： | 创络（上海）数据科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q10/06;G06N20/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 201100 上海市闵*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于迁移联邦学习的客户价值分层方法，包括以下步骤：S1、对客户大数据进行汇总，用于从基础数据平台获取数据，为标签库模块提供基础数据来源，并做预处理；S2、建立大数据汇总共享模块，每个孤立的小基站计算到邻接小基站的加权距离和，负载就可以简化为连接到小基站的用户的数量；S3：构建辅助模型，包括分类标签，得到联邦学习模型；S4、利用联邦学习模型设置数据权重：S5、对数据质量进行检验，对于存在异常值的评价权重值以及评价权重值增长率指标，将异常值设置为该类客户群对应属性的均值、中位数，实现最终分层，能准确评价客户的价值，使最终得到的价值评分能全面展现客户的价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 联邦 学习 客户 价值 分层 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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