[发明专利]基于用户支付信息的用户消费行为预测分析方法及系统

摘要

本发明属于互联网支付技术领域，提供了一种基于用户支付信息的用户消费行为预测分析方法及系统，该系统包括数据获取子系统、数据汇总子系统、标准特征形成子系统、预测模型确定子系统和实际测试子系统。数据获取子系统用于获取用户的交易数据、行为数据和客服反馈数据。数据汇总子系统用于形成特征和该特征对应的特征变量。预测模型确定子系统确定符合稳定性标准的用户流失预测模型。实际测试子系统用于采用稳定性符合标准的用户流失预测模型，处理标准特征对应的特征变量，获得用户消费行为预测结果。本发明基于用户支付信息的用户消费行为预测分析方法及系统，能够最大限度的挖掘与应用最底层互联网支付信息，有效预测用户消费行为。

主权项

一种基于用户支付信息的用户消费行为预测分析方法，其特征在于，包括：数据获取步骤：获取用户的交易数据、行为数据和客服反馈数据；数据汇总步骤：汇总所述交易数据、所述行为数据和所述客服反馈数据，形成特征和该特征对应的特征变量；标准特征形成步骤：根据所述特征对应的业务知识，剔除所述特征对应的异常特征变量；根据所述特征变量，构造并筛选复合变量；采用套索算法筛选所述特征中符合线性要求的特征，形成标准特征；预测模型确定步骤：根据设定比例将预获取的样本集划分为训练集和测试集；采用用户流失预测模型，对所述训练集进行预测，获得预测结果；根据所述预测结果与所述训练集的实际流失标签，获得训练质量指标；采用所述用户流失预测模型，处理所述测试集，获得测试质量指标；根据所述训练质量指标和所述测试质量指标，确定符合稳定性标准的用户流失预测模型；实际测试步骤：根据所述标准特征，获取待测试用户的所述标准特征对应的特征变量；采用所述稳定性符合标准的用户流失预测模型，处理所述标准特征对应的特征变量，获得用户消费行为预测结果。