[發明專利]一種終端用戶流失預警方法與裝置

有效

• 申請號: 201210578628.0
• 申請日: 2012-12-27
• 公開（公告）號: CN103905229B
• 公開（公告）日: 2017-08-08
• 發明（設計）人: 譚衛;鄭伯勛;曾為民;楊荒;楊霞;馬國軍;談澄秋;何清;許杰;葉銳;曾昂;黃云飛;徐泗洪
• 申請（專利權）人: 中國移動通信集團四川有限公司
• 主分類號: H04L12/24
• 分類號: H04L12/24;G06Q30/00
• 代理公司: 北京中譽威圣知識產權代理有限公司11279
• 代理人: 郭振興,叢芳

1.一種終端用戶流失預警方法，其特征在于，包括：

獲取多維度用戶信息和采樣數據，所述多維度用戶信息中包括用戶背景屬性、用戶消費屬性、用戶位置屬性以及用戶終端屬性，所述采樣數據中包括離網用戶數總數、在網用戶總數以及每個用戶屬性的離網用戶數和在網用戶數；

計算所述多維度用戶信息中每個用戶屬性的信息增益，根據預設相關性能閥值，判斷每個所述用戶屬性的信息增益是否低于所述預設相關性能閥值；

若高于所述預設相關性能閥值，則將所述用戶屬性作為強相關用戶屬性，計算每個所述強相關用戶屬性的用戶流失概率；

其中，根據所述強相關用戶屬性，計算每個所述強相關用戶屬性的用戶流失概率，包括：

根據所述離網用戶總數計算用戶離網概率；

根據每個所述強相關用戶屬性的離網用戶數和在網用戶數，計算滿足所述強相關用戶屬性的用戶概率；

根據每個強相關用戶屬性的離網用戶數計算滿足所述強相關用戶屬性的離網用戶概率；

根據所述用戶離網概率、所述強相關用戶屬性的用戶概率和所述強相關用戶屬性的離網用戶概率，通過貝葉斯算法計算每個所述強相關屬性的用戶流失概率。

2.根據權利要求1所述的終端用戶流失預警方法，其特征在于，所述獲取多維度用戶信息和采樣數據，包括：

采集GB接口信令數據、IMEI終端數據以及經分數據；

根據所述GB接口信令數據、IMEI終端數據以及經分數據提取所述多維度用戶信息和所述采樣數據。

3.根據權利要求1所述的終端用戶流失預警方法，其特征在于，所述計算所述多維度用戶信息中每個用戶屬性的信息增益，包括：

根據所述離網用戶總數和所述在網用戶總數，計算所述采樣數據的期望信息；

根據每個所述用戶屬性的離網用戶數和在網用戶數，計算每個所述用戶屬性的客戶流失因子；

根據所述采樣數據的期望信息和每個所述用戶屬性的客戶流失因子，計算每個用戶屬性的信息增益，所述信息增益等于所述期望信息減所述客戶流失因子。

4.根據權利要求3所述的終端用戶流失預警方法，其特征在于，每個所述用戶屬性的客戶流失因子等于每個所述用戶屬性的熵。

5.一種終端用戶流失預警裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取多維度用戶信息和采樣數據，所述多維度用戶信息中包括用戶背景屬性、用戶消費屬性、用戶位置屬性以及用戶終端屬性，所述采樣數據中包括離網用戶數總數、在網用戶總數以及每個用戶屬性的離網用戶數和在網用戶數；

第一處理模塊，用于計算所述多維度用戶信息中每個用戶屬性的信息增益，根據預設相關性能閥值，判斷每個所述用戶屬性的信息增益是否低于所述預設相關性能閥值，若高于所述預設相關性能閥值，則將所述用戶屬性作為強相關用戶屬性；

第二處理模塊，用于根據所述強相關用戶屬性，計算每個所述強相關用戶屬性的用戶流失概率；

其中，所述第二處理模塊包括：

用戶離網概率計算單元，用于根據所述離網用戶總數計算用戶離網概率；

強相關用戶屬性的用戶概率計算單元，用于根據每個所述強相關用戶屬性的離網用戶數和在網用戶數，計算滿足所述強相關用戶屬性的用戶概率；

強相關用戶屬性的離網用戶概率計算單元，用于根據每個強相關用戶屬性的離網用戶數計算滿足所述強相關用戶屬性的離網用戶概率；

強相關用戶屬性的用戶流失概率計算單元，用于根據所述用戶離網概率、所述強相關用戶屬性的用戶概率和所述強相關用戶屬性的離網用戶概率，通過貝葉斯算法計算每個所述強相關屬性的用戶流失概率。

6.根據權利要求5所述的終端用戶流失預警裝置，其特征在于，所述獲取模塊包括：

采集單元，用于采集GB接口信令數據、IMEI終端數據以及經分數據；

提取單元，根據所述GB接口信令數據、IMEI終端數據以及經分數據提取所述多維度用戶信息和所述采樣數據。