[发明专利]一种基于AI的用户数据的处理方法、装置及系统

权利要求书

1.一种基于AI的用户数据的处理方法，其特征在于，包括：

用于对用户群体进行分类并为各类所述用户群体提供相对应的服务策略的第一步骤，

用于预测流失用户的第二步骤，

用于预测外部数据库中用户发生购买行为的概率的第三步骤以及用于预测标准数据库中的用户再次发生购买行为的概率的第四步骤；

所述第一步骤包括：

以预定义规则获取与第一目标用户对应的第一目标数据；

将所述第一目标数据存储至预先构建的第一数据库以更新所述第一数据库，得到更新后的标准数据库；

从存储有服务数据的第二数据库中获取与所述第一目标数据对应的第一服务数据以为所述第一目标用户提供所述第一服务数据；

对所述标准数据库中的用户数据利用AI预测技术进行分类，得到多类用户群体；

从所述第二数据库中获取与各类所述用户群体对应的第二服务数据以为各类所述用户群体提供第二服务数据；

所述第二步骤包括：

从所述标准数据库中获取存储的所述用户数据；

利用预先训练的流失预测分析模型对所述用户数据进行分析，得到包含流失用户数据的第二分析数据；

针对所述第二分析数据，从所述标准数据库中获取与所述第二分析数据对应的第二目标数据；

以所述第二目标数据为基准数据，从所述第二数据库中获取与所述第二目标数据对应的第三服务数据以为与所述第二目标数据对应的第二目标用户提供所述第三服务数据；

所述第三步骤包括：

从所述第一数据库中获取原始用户数据，并对所述原始用户数据进行画像特征分析，得到第三分析数据；

以所述第三分析数据为基准数据，从外部数据库获取与所述第一目标用户相关的第三目标用户的第三目标数据；

以所述第三分析数据作为训练样本数据，对待训练概率统计模型进行训练，得到训练后的概率统计模型；

对所述用户数据和所述第三目标数据进行画像特征分析，得到第四分析数据；

以所述第四分析数据为测试样本数据，并执行以下步骤：

利用所述训练后的概率统计模型确定与所述第四分析数据对应的用户的第一行为特征；

从所述第二数据库中获取与所述第一行为特征对应的第五服务数据以为与所述第四分析数据对应的用户提供所述第五服务数据；

所述第四步骤包括：

从所述第一数据库中获取所述原始用户数据，并对所述原始用户数据进行画像特征分析，得到第三分析数据；

以所述第三分析数据作为训练样本数据，对待训练概率统计模型进行训练，得到训练后的概率统计模型；

以预定义规则获取与所述第一目标用户对应的第一目标数据，并执行以下步骤：

利用所述训练后的概率统计模型确定与所述第一目标数据对应的用户的第二行为特征；

从所述第二数据库中获取与所述第二行为特征对应的第四服务数据以为与所述第一目标数据对应的用户提供所述第四服务数据；

其中，所述第一目标数据包括：第一目标用户标识码和/或第一目标用户注册数据和/或所述第一目标用户的交换数据；

所述以预定义规则获取与第一目标用户对应的第一目标数据包括：

基于爬虫技术获取目标网站的所述第一目标数据；

和/或从预先建立的云数据库中获取所述第一目标数据，其中，所述云数据库是与第三方共享建立的数据库；并且

所述从预先建立的云数据库中获取所述第一目标数据包括：

发送数据访问请求至与所述云数据库对应的第一服务器和与所述第三方对应的第二服务器，其中，所述数据访问请求携带有访问所述云数据库的访问权限信息；

若接收到所述第一服务器发送的允许访问的第一反馈信息和所述第二服务器发送的允许访问的第二反馈信息，则从所述云数据库中获取所述第一目标数据。

2.根据权利要求1所述的基于AI的用户数据的处理方法，其特征在于，所述流失预测分析模型的训练过程具体为：

从所述第一数据库中获取所述原始用户数据；

依据预设粒度对所述原始用户数据进行结构化处理，得到时间序列的特征数据；

将所述特征数据输入至PCA模型和预先构建的决策树模型，得到特征变量；

将所述特征变量、所述特征数据输入至待训练流失预测分析模型进行训练，得到训练后的所述流失预测分析模型。