[发明专利]用户流失预测方法及装置

说明书

本说明书一个或多个实施例公开了一种用户流失预测方法及装置，用以高效准确地对用户的流失风险进行预测。所述方法包括：针对多个样本用户，获取各所述样本用户的相关交易信息；其中，所述相关交易信息包括所述样本用户的第一用户信息、与所述样本用户进行交易的交易方用户的第二用户信息、交易时间、交易金额中的至少一项；根据所述相关交易信息，确定各所述样本用户的用户特征及用户类型；其中，所述用户类型包括流失类用户或留存类用户；根据各所述样本用户的用户特征及所用户类型，确定待预测用户的流失风险级别。

技术领域

本说明书涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种用户流失预测方法及装置。

背景技术

在业务的营销和运营等过程中，商户参与业务的频次和质量对业务的推广效果有非常大的影响。对于业务主办方来说，投入一定的成本来开展业务，希望参与业务的商户能够长时间参与业务。在面对商户流失的情况下，如果能够对新入驻的参与业务的商户进行流失预测，就能够提前采取防流失等措施，以减少商户流失带来的业务成本。

现有技术中，对商户进行流失预测时，主要采取设计流失、非流失用户的特征，并根据特征标签(即流失标签或非流失标签)来训练分类模型的方法。但是，这类方法由于没有考虑用户之间的关系，导致流失预测不够准确。对此，另一类方法加入了用户之间的关系数据作为特征，以训练用户的分类模型，进而预测用户的流失比率。然而，这种方法由于特征较为分散、单一，因此在流失率特别高的群组用户下，模型训练效果并不好。

发明内容

本说明书一个或多个实施例的目的是提供一种用户流失预测方法及装置，用以高效准确地对用户的流失风险进行预测。

为解决上述技术问题，本说明书一个或多个实施例是这样实现的：

一方面，本说明书一个或多个实施例提供一种用户流失预测方法，包括：

针对多个样本用户，获取各所述样本用户的相关交易信息；其中，所述相关交易信息包括所述样本用户的第一用户信息、与所述样本用户进行交易的交易方用户的第二用户信息、交易时间、交易金额中的至少一项；

根据所述相关交易信息，确定各所述样本用户的用户特征及用户类型；其中，所述用户类型包括流失类用户或留存类用户；

根据各所述样本用户的用户特征及所用户类型，确定待预测用户的流失风险级别。

在一个实施例中，所述根据各所述样本用户的用户特征及用户类型，确定待预测用户的流失风险级别，包括：

根据各所述样本用户的用户特征，对各所述样本用户进行聚类，得到至少一个用户群组；

根据各所述用户群组中的各所述样本用户的用户类型，确定各所述用户群组的群组类型；所述群组类型包括高流失风险群组或低流失风险群组；

根据所述待预测用户的用户特征，确定所述待预测用户所在的第一用户群组；

根据所述第一用户群组的群组类型，确定所述待预测用户的流失风险级别。

在一个实施例中，所述根据各所述用户群组中的各所述样本用户的用户类型，确定各所述用户群组的群组类型，包括:

若所述用户群组中属于所述流失类用户的样本用户的比例高于或等于预设阈值，则确定所述用户群组的群组类型为所述高流失风险群组；

若所述用户群组中属于所述流失类用户的样本用户的比例低于所述预设阈值，则确定所述用户群组的群组类型为所述低流失风险群组。

在一个实施例中，所述方法还包括：

根据各所述样本用户的用户类型，确定所述样本用户的第一流失率；其中，所述第一流失率指属于所述流失类用户的样本用户占所有样本用户的比率；

确定所述第一流失率为所述预设阈值。