[发明专利]基于离网预测推送信息的方法、装置、服务器和存储介质

权利要求书

1.一种基于离网预测推送信息的方法，其特征在于，包括：

获取样本数据，所述样本数据包括用户的多维度行为数据；

提取所述行为数据的行为特征；

基于所述行为特征通过离网预测模型得到离网预测结果；

基于所述离网预测结果通过离网概率模型得到离网概率；

判断所述离网概率是否大于第一阈值；

如果所述离网概率大于所述第一阈值，则基于预设的用户挽留规则进行第一信息推送。

2.如权利要求1所述的基于离网预测推送信息的方法，其特征在于，所述离网预测结果包括预测流失和预测不流失；所述基于所述离网预测结果通过离网概率模型得到离网概率，包括：

对所述离网预测结果为预测流失的用户通过离网概率模型计算离网概率。

3.如权利要求1所述的基于离网预测推送信息的方法，其特征在于，所述离网预测模型为弹性网回归模型。

4.如权利要求1所述的基于离网预测推送信息的方法，其特征在于，所述离网概率模型为生存分析模型。

5.如权利要求1所述的基于离网预测推送信息的方法，其特征在于，所述基于预设的用户挽留规则进行第一信息推送，包括：

在所述行为特征中分析得到用户的离网特征，所述预设的用户挽留规则为不同离网特征对应的不同优惠方案；

基于所述离网特征以对应的优惠方案对用户进行第一信息推送。

6.如权利要求1所述的基于离网预测推送信息的方法，其特征在于，在所述基于所述行为特征通过离网预测模型得到离网预测结果之前，包括：

将用户划分为不同的用户群；

基于所述用户群建立不同的所述离网预测模型。

7.如权利要求1所述的基于离网预测推送信息的方法，其特征在于，在所述基于所述行为特征通过离网预测模型得到离网预测结果之前，包括：

验证所述离网预测模型的准确度；

如果所述离网预测模型的准确度大于第二阈值，则基于所述行为特征通过离网预测模型得到离网预测结果；

如果所述离网预测模型的准确度不大于第二阈值，则重新建立所述离网预测模型。

8.一种基于离网预测推送信息的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取样本数据，所述样本数据包括用户的多维度行为数据；

提取模块，用于提取所述行为数据的行为特征；

计算模块，用于基于所述行为特征通过离网预测模型得到离网预测结果；基于所述离网预测结果通过离网概率模型得到离网概率；

判断模块，用于判断所述离网概率是否大于第一阈值；

如果所述离网概率大于所述第一阈值，则基于预设的用户挽留规则进行第一信息推送。

9.一种服务器，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一项所述的基于离网预测推送信息的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于离网预测推送信息的方法。