[发明专利]一种终端用户流失预警方法与装置

权利要求书

1.一种终端用户流失预警方法，其特征在于，包括：

获取多维度用户信息和采样数据，所述多维度用户信息中包括用户背景属性、用户消费属性、用户位置属性以及用户终端属性，所述采样数据中包括离网用户数总数、在网用户总数以及每个用户属性的离网用户数和在网用户数；

计算所述多维度用户信息中每个用户属性的信息增益，根据预设相关性能阀值，判断每个所述用户属性的信息增益是否低于所述预设相关性能阀值；

若高于所述预设相关性能阀值，则将所述用户属性作为强相关用户属性，计算每个所述强相关用户属性的用户流失概率；

其中，根据所述强相关用户属性，计算每个所述强相关用户属性的用户流失概率，包括：

根据所述离网用户总数计算用户离网概率；

根据每个所述强相关用户属性的离网用户数和在网用户数，计算满足所述强相关用户属性的用户概率；

根据每个强相关用户属性的离网用户数计算满足所述强相关用户属性的离网用户概率；

根据所述用户离网概率、所述强相关用户属性的用户概率和所述强相关用户属性的离网用户概率，通过贝叶斯算法计算每个所述强相关属性的用户流失概率。

2.根据权利要求1所述的终端用户流失预警方法，其特征在于，所述获取多维度用户信息和采样数据，包括：

采集GB接口信令数据、IMEI终端数据以及经分数据；

根据所述GB接口信令数据、IMEI终端数据以及经分数据提取所述多维度用户信息和所述采样数据。

3.根据权利要求1所述的终端用户流失预警方法，其特征在于，所述计算所述多维度用户信息中每个用户属性的信息增益，包括：

根据所述离网用户总数和所述在网用户总数，计算所述采样数据的期望信息；

根据每个所述用户属性的离网用户数和在网用户数，计算每个所述用户属性的客户流失因子；

根据所述采样数据的期望信息和每个所述用户属性的客户流失因子，计算每个用户属性的信息增益，所述信息增益等于所述期望信息减所述客户流失因子。

4.根据权利要求3所述的终端用户流失预警方法，其特征在于，每个所述用户属性的客户流失因子等于每个所述用户属性的熵。

5.一种终端用户流失预警装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取多维度用户信息和采样数据，所述多维度用户信息中包括用户背景属性、用户消费属性、用户位置属性以及用户终端属性，所述采样数据中包括离网用户数总数、在网用户总数以及每个用户属性的离网用户数和在网用户数；

第一处理模块，用于计算所述多维度用户信息中每个用户属性的信息增益，根据预设相关性能阀值，判断每个所述用户属性的信息增益是否低于所述预设相关性能阀值，若高于所述预设相关性能阀值，则将所述用户属性作为强相关用户属性；

第二处理模块，用于根据所述强相关用户属性，计算每个所述强相关用户属性的用户流失概率；

其中，所述第二处理模块包括：

用户离网概率计算单元，用于根据所述离网用户总数计算用户离网概率；

强相关用户属性的用户概率计算单元，用于根据每个所述强相关用户属性的离网用户数和在网用户数，计算满足所述强相关用户属性的用户概率；

强相关用户属性的离网用户概率计算单元，用于根据每个强相关用户属性的离网用户数计算满足所述强相关用户属性的离网用户概率；

强相关用户属性的用户流失概率计算单元，用于根据所述用户离网概率、所述强相关用户属性的用户概率和所述强相关用户属性的离网用户概率，通过贝叶斯算法计算每个所述强相关属性的用户流失概率。

6.根据权利要求5所述的终端用户流失预警装置，其特征在于，所述获取模块包括：

采集单元，用于采集GB接口信令数据、IMEI终端数据以及经分数据；

提取单元，根据所述GB接口信令数据、IMEI终端数据以及经分数据提取所述多维度用户信息和所述采样数据。