[发明专利]数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。其中，该方法包括：获取预定时间段内第一目标对象的对象数据，其中，对象数据包括：第一目标对象使用预定通信服务平台的动态行为数据，以及第一目标对象的静态属性数据；提取对象数据中动态行为数据对应的动态数据特征，以及提取对象数据中静态属性数据对应的静态数据特征；基于动态数据特征和静态数据特征对第一目标对象离开预定通信服务平台的概率进行预测，得到第一目标对象离开预定通信服务平台的概率。本发明解决了相关技术中难以依据用户的多种数据，综合性地判断用户是否有离网倾向的技术问题。

技术领域

本发明涉及计算机领域，具体而言，涉及一种数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

目前，随着通信服务平台行业的快速发展，以及携号转网等措施的开放，运营商体系存在大量用户会因为随着对服务的需求不同，而出现离网转向其他服务提供商的行为。为了避免用户流失，分析用户流失原因，提前感知用户离网倾向，快速维挽是该领域共性需求。但是目前业内大多采用采取人为经验判断，或者基础的规则类数据分析来进行相关的分析，会存在较大的限制。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以至少解决相关技术中难以依据用户的多种数据，综合性地判断用户是否有离网倾向的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种数据处理方法，包括：获取预定时间段内第一目标对象的对象数据，其中，所述对象数据包括：所述第一目标对象使用预定通信服务平台的动态行为数据，以及所述第一目标对象的静态属性数据；提取所述对象数据中所述动态行为数据对应的动态数据特征，以及提取所述对象数据中所述静态属性数据对应的静态数据特征；基于所述动态数据特征和所述静态数据特征对所述第一目标对象离开所述预定通信服务平台的概率进行预测，得到所述第一目标对象离开所述预定通信服务平台的概率。

可选地，所述提取所述对象数据中所述动态行为数据对应的动态数据特征，包括：确定所述动态行为数据的类型；按照时间顺序排列所述类型相同的动态行为数据；提取所述按照时间顺序排列后的动态行为数据对应的动态数据特征。

可选地，所述基于所述动态数据特征和所述静态数据特征对所述第一目标对象离开所述预定通信服务平台的概率进行预测，得到所述第一目标对象离开所述预定通信服务平台的概率，包括：将所述动态数据特征与所述静态数据特征输入至预测网络模型中，得到所述第一目标对象离开所述预定通信服务平台的概率。

可选地，所述将所述动态数据特征与所述静态数据特征输入至预测网络模型中，得到所述第一目标对象离开所述预定通信服务平台的概率，包括：分配预定的权重至所述动态数据特征与所述静态数据特征；将分配预定的权重后的所述动态数据特征与所述静态数据特征输入至预测网络模型中，得到所述第一目标对象离开所述预定通信服务平台的概率。

可选地，采用以下方式，得到所述预测网络模型：获取样本集，其中，所述样本集包括正样本集和负样本集，所述正样本集包括：多组第二目标对象的数据，所述负样本集包括：多组第三目标对象的数据，所述第二目标对象为离开所述预定通信服务平台的对象，所述第三目标对象为未离开所述预定通信服务平台的对象；采用所述样本集对初始网络模型进行训练，得到所述预测网络模型。

可选地，所述采用所述样本集对初始网络模型进行训练，得到所述预测网络模型，包括：采用所述样本集对初始网络模型进行训练；确定所述初始网络模型预测的准确率，以及召回率；在所述初始网络模型预测的准确率，以及召回率均大于预定阈值的情况下，得到所述预测网络模型。