[发明专利]一种流失概率的预测处理方法及装置

权利要求书

1.一种流失概率的预测处理方法，其特征在于，包括：

获取用户集合中每个用户的历史特征信息；

基于所述每个用户的历史特征信息，以及预先训练的流失概率预测模型，确定每个用户的流失概率；

根据所述每个用户的流失概率和每个用户的历史特征信息，确定实施服务干预策略的目标用户信息以及对应的服务干预策略。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每个用户的流失概率和每个用户的历史特征信息，确定实施服务干预策略的目标用户信息，包括：

根据每个用户的历史特征信息，计算每个用户的服务能力评估值；

基于每个用户的流失概率以及每个用户的服务能力评估值，从所述用户集合中筛选出流失概率高于第一设定值、且服务能力评估值高于第二设定值的用户，并将筛选出的用户确定为实施服务干预策略的目标用户，并确定每个目标用户对应的目标用户信息。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每个用户的流失概率和每个用户的历史特征信息，确定每个目标用户的服务干预策略，包括：

根据每个目标用户的流失概率以及每个目标用户的服务能力评估值，将不同的目标用户划分至不同的目标用户集合中；

确定每个目标用户集合中的每个目标用户的服务干预策略。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据每个目标用户的流失概率以及每个目标用户的服务能力评估值，将不同的目标用户划分至不同的目标用户集合中，包括：

确定每个目标用户的流失概率处于的流失概率范围、以及每个目标用户的服务能力评估值处于的服务能力评估值范围；

将流失概率处于相同的流失概率范围、且服务能力评估值处于相同的服务能力评估值范围的目标用户划分至同一目标用户集合中。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定每个目标用户集合中的每个目标用户的服务干预策略，包括：

针对第k个目标用户集合，k为正整数，根据所述第k个目标用户集合对应的流失概率范围、以及服务能力评估值范围，确定所述第k个目标用户集合的服务干预策略；

其中，所述第k个目标用户集合中每个目标用户共用所述第k个目标用户集合的服务干预策略。

6.如权利要求1至5任一所述的方法，其特征在于，所述服务干预策略包括为目标用户分配的服务资源。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取用户集合中每个用户的历史特征信息之前，还包括：

确定用户集合中每个用户的服务时长大于预设时长阈值。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取用户集合中每个用户的历史特征信息，包括：

获取用户集合中每个用户在最近的第一时间段内的历史特征信息；

所述基于所述每个用户的历史特征信息，以及预先训练的流失概率预测模型，确定每个用户的流失概率，包括：

根据每个用户在所述第一时间段内每个设定的单位时间段内的历史特征信息，确定每个用户的历史特征变化信息；

将每个用户在所述第一时间段内的所述历史特征信息、以及所述历史特征变化信息输入至所述流失概率预测模型中进行处理，得到每个用户的流失概率。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据以下步骤训练所述流失概率预测模型：

获取所述流失概率预测模型的训练样本集合和验证样本集合；

基于所述训练样本集合中每个用户的历史特征信息，训练得到流失概率预测模型；

基于所述验证样本集合中每个用户的历史特征信息，和训练得到的流失概率预测模型，确定所述流失概率预测模型预测出的流失概率的准确率；

若预测出的流失概率的准确率小于预设值，则继续训练所述流失概率预测模型，直至确定所述流失概率预测模型预测出的流失概率的准确率大于或等于所述预设值。