[发明专利]用户行为的预测方法及装置

权利要求书

1.一种用户行为的预测方法，其特征在于，包括：

响应于成长状态预测指令，确定待预测用户当前所处的成长状态；

获取所述待预测用户的交易行为信息、所述待预测用户所持有的目标产品的产品信息、与所述目标产品相关联的产品的产品信息以及外部交易环境信息；所述目标产品为基金产品或理财产品；

基于所述交易行为信息、所述目标产品的产品信息以及所述产品的产品信息以及所述外部交易环境信息，生成所述待预测用户的用户特征；

将所述用户特征输入至预先构建的行为预测模型，获得所述待预测用户的行为预测结果；所述行为预测结果表征，未来时间段内所述待预测用户由所述成长状态转移到该成长状态的下一级成长状态的概率值；

判断所述下一级成长状态的状态类型；

若判断出所述下一成长状态的状态类型为贡献态，则针对所述待预测用户执行第一干预操作，以提升所述待预测用户由该成长状态转移到该成长状态的下一级成长状态的概率；状态类型为贡献态的状态包括有效交易状态、交易稳定状态、持有稳定状态、购买状态、持续购买状态；

若判断出所述下一级成长状态的状态类型为无贡献态，则针对所述待预测用户执行第二干预操作，以降低所述待预测用户由该成长状态转移到该成长状态的下一级成长状态的概率；状态类型为无贡献态的状态包括关注状态或休眠状态；

所述确定待预测用户当前所处的成长状态，包括：获取所述待预测用户的业务信息；将所述业务信息与预先设置的用户行为周期中的各个状态的状态条件进行匹配；将与所述业务信息匹配成功的状态条件所属的状态，确定为所述待预测用户当前所处的成长状态；

所述用户行为周期包括以下至少一种状态：关注状态、购买状态、持续购买状态、兴趣衰退状态、休眠状态以及重新激活状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建所述行为预测模型的过程，包括：

获取各个备选产品的产品信息；

基于每个所述备选产品的产品信息计算各个所述备选产品之间的特征距离；

基于各个所述备选产品之间的特征距离对各个所述备选产品进行分层聚类，得到各个产品类型的产品集合，其中，每个所述产品集合中的各个备选产品之间的特征距离小于预先设置的距离阈值；

在每个产品类型的产品集合中选取至少一个代表产品；

基于每个历史用户的交易信息、每个所述用户的持有产品的产品信息、每个所述持有产品所属的产品集合的代表产品的产品信息以及历史外部交易环境信息，生成每个历史用户的用户特征；

基于每个所述历史用户的用户特征，训练初始行为预测模型；

在所述初始行为预测模型满足已设定的训练完成条件的情况下，将所述初始行为预测模型确定为行为预测模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得所述待预测用户的状态转移预测结果之后，还包括：

判断所述概率值是否大于预先设置的概率阈值；

若所述概率值大于所述概率阈值，则在所述下一级成长状态的状态类型为无贡献态的情况下，发送提示信息。