[发明专利]基于联邦学习的客户流失预测方法及装置在审

专利信息
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: 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】:
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