[发明专利]一种预测用户流失的方法和装置在审
| 申请号： | 201811523691.8 | 申请日： | 2018-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN109685255A | 公开（公告）日： | 2019-04-26 |
| 发明（设计）人： | 韩建富;李涛 | 申请（专利权）人： | 麒麟合盛网络技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06K9/62;G06F17/18 |
| 代理公司： | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 | 代理人： | 姜凤岩;南霆 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区信息路2号（北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本说明书实施例公开了一种预测用户流失的方法和装置，主要包括：采用访问用户样本集合中流失用户样本对目标产品的访问活跃度，筛选出影响用户流失行为的关键流失指标，其中，流失用户样本是基于流失用户定义确定的；并根据访问用户样本集合中每个访问用户样本的与关键流失指标相关的数据及样本标签，采用预设机器学习算法建立用户流失预测模型；基于用户流失预测模型对目标产品的访问用户进行用户流失预测。从而，可以提升目标产品用户流失预测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 访问用户 样本 目标产品 方法和装置 预测 样本集合 预测模型 机器学习算法 影响用户 用户定义 活跃度 预设 标签 筛选 访问 | ||
【主权项】：
1.一种预测用户流失的方法，包括：获取目标产品的访问用户样本集合；基于所述访问用户样本集合中流失用户样本对所述目标产品的访问活跃度，筛选出影响用户流失行为的关键流失指标，其中，所述流失用户样本是基于流失用户定义确定的；根据所述访问用户样本集合中每个访问用户样本的与所述关键流失指标相关的数据及样本标签，采用预设机器学习算法建立用户流失预测模型，其中，所述预设机器学习算法为用于分类和回归的监督式机器学习算法；基于所述用户流失预测模型对所述目标产品的访问用户进行用户流失预测。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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