[发明专利]基于联邦学习的客户流失预测方法及装置在审
申请号: | 202310943807.8 | 申请日: | 2023-07-31 |
公开(公告)号: | CN116664184A | 公开(公告)日: | 2023-08-29 |
发明(设计)人: | 张欢;刘大畅;宋昊阳;张正初;赵子龙 | 申请(专利权)人: | 广东南方电信规划咨询设计院有限公司 |
主分类号: | G06Q30/0202 | 分类号: | G06Q30/0202;G06Q30/0601;G06N20/00 |
代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 江银会 |
地址: | 518045 广东省深圳市福田区*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于联邦学习的客户流失预测方法及装置,该方法包括:构建训练数据组;根据所有外部训练客户数据,对外部数据分析模型进行训练,得到目标外部数据分析模型并确定对应的外部数据分析参数;根据所有内部训练客户数据,对内部数据分析模型进行训练,得到目标内部数据分析模型并确定对应的内部数据分析参数;根据所有外部数据分析参数以及所有内部数据分析参数,对客户流失预测模型中的目标模型参数进行更新,得到目标流失预测模型;采集客户数据集合;将客户数据集合输入至目标流失预测模型,得到客户流失预测结果。可见,实施本发明能够有利于提高对客户流失进行预测的准确性,以及能够有利于提高对客户流失进行预测的效率。 | ||
搜索关键词: | 基于 联邦 学习 客户 流失 预测 方法 装置 | ||
【主权项】:
暂无信息
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