改進(jìn)的遷移學(xué)習(xí)框架下的首購用戶精細(xì)化流失預(yù)判方法
基本信息
申請?zhí)?/td> | CN202110712425.5 | 申請日 | - |
公開(公告)號 | CN113421122A | 公開(公告)日 | 2021-09-21 |
申請公布號 | CN113421122A | 申請公布日 | 2021-09-21 |
分類號 | G06Q30/02(2012.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G06N20/20(2019.01)I | 分類 | 計(jì)算;推算;計(jì)數(shù); |
發(fā)明人 | 錢虹;江元元;楊辰韻 | 申請(專利權(quán))人 | 創(chuàng)絡(luò)(上海)數(shù)據(jù)科技有限公司 |
代理機(jī)構(gòu) | 上海精晟知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 | 代理人 | 肖愛華 |
地址 | 201100上海市閔行區(qū)光華路2118號第4幢A157室 | ||
法律狀態(tài) | - |
摘要
摘要 | 本發(fā)明公開了一種改進(jìn)的遷移學(xué)習(xí)框架下的首購用戶精細(xì)化流失預(yù)判方法。該方法采用分類模型通過改進(jìn)的TrAdaboost算法框架的樣本權(quán)重調(diào)整策略,有效強(qiáng)化有價值的樣本、弱化無效樣本,得到更精準(zhǔn)的流失預(yù)判模型;該方法對流失預(yù)判的準(zhǔn)確率更高。該方法結(jié)合模型訓(xùn)練中獲得的記錄權(quán)重,采用結(jié)合權(quán)重的可理解的決策樹進(jìn)行模型訓(xùn)練,再次將流失用戶梳理成群,更進(jìn)一步提取出優(yōu)質(zhì)客戶中具備帶動力的種子用戶,通過流失用戶矩陣劃分出大致的營銷策略;再結(jié)合規(guī)則內(nèi)容進(jìn)一步確定營銷手段和線索優(yōu)化路徑;結(jié)合人工在可執(zhí)行、可達(dá)、成本可接受等視角篩選之后,提取需要定期反復(fù)運(yùn)行的策略及規(guī)則,固化在系統(tǒng)中,實(shí)現(xiàn)自動化營銷。 |
