[发明专利]基于卷积神经网络和CatBoost模型的预测方法在审
| 申请号： | 202310405539.4 | 申请日： | 2023-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN116383767A | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 蔡凡华;胡万利 | 申请（专利权）人： | 平安银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/25 | 分类号： | G06F18/25;G06F18/24;G06F18/213;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市倡创专利代理事务所(普通合伙) 44660 | 代理人： | 兰艳林 |
| 地址： | 518000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于卷积神经网络和CatBoost融合模型的预测方法。所述基于卷积神经网络和CatBoost融合模型的预测方法包括：调取数据库中预设时间段内的客户数据，其中，所述客户数据包括客户信息数据、客户行为数据以及若干渠道信息；将所述客户信息数据以及客户行为数据转化成连续型数据；将所述连续型数据输入卷积神经网络模型获取高维特征向量；将所述高维特征向量输入CatBoost分类器获取若干概率值，其中，一个所述概率值对应一个所述渠道信息；根据所述概率值从全部所述渠道信息选取一个作为目标渠道信息。此外，本发明还提供了一种系统及其计算机设备。本发明技术方案有效实现挖掘客户个人信息和客户行为数据得到客户的偏好渠道。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 catboost 模型 预测 方法 | ||
【主权项】：
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