[發(fā)明專利]一種基于手機(jī)游戲商店的用戶流失預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710873746.7
• 申請(qǐng)日: 2017-09-25
• 公開（公告）號(hào): CN107609708B
• 公開（公告）日: 2021-03-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉冶;劉宇琛;彭楠;陳宇恒;楊澤鋒;印鑒
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣州赫炎大數(shù)據(jù)科技有限公司;中山大學(xué)
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06K9/62
• 代理公司: 廣州駿思知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44425
• 代理人: 吳靜芝

本發(fā)明提供一種基于手機(jī)游戲商店的用戶流失預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：從服務(wù)器日志中采集用戶的基本信息、行為信息和游戲信息，并分為訓(xùn)練集用戶和預(yù)測(cè)集用戶；對(duì)訓(xùn)練集用戶建立流失用戶標(biāo)簽，并對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；對(duì)訓(xùn)練集用戶和預(yù)測(cè)集用戶的基本信息、行為信息和游戲信息進(jìn)行特征提取、選擇及規(guī)范化；根據(jù)訓(xùn)練集用戶的特征和流失用戶標(biāo)簽，訓(xùn)練梯度提升決策樹算法得到用戶流失預(yù)測(cè)模型；根據(jù)預(yù)測(cè)集用戶的特征，通過用戶流失預(yù)測(cè)模型識(shí)別出手機(jī)游戲商店的流失用戶。本發(fā)明基于手機(jī)游戲商店的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，能夠快速準(zhǔn)確識(shí)別潛在流失用戶，為手機(jī)游戲商店及時(shí)召回流失用戶提供決策支持。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域，具體是涉及一種基于手機(jī)游戲商店的用戶流失預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

近年來，隨著移動(dòng)通信設(shè)備的普及與發(fā)展，手機(jī)游戲市場(chǎng)在全球范圍持續(xù)穩(wěn)定快速增長(zhǎng)。手機(jī)游戲商店，作為用戶手機(jī)游戲入口，一直是手機(jī)游戲商家的戰(zhàn)略部署重地。在此前提下，手機(jī)游戲商店行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)白熱化，各手機(jī)游戲商店面臨用戶流失嚴(yán)峻形勢(shì)；而且，留住現(xiàn)有用戶往往能比引入新用戶產(chǎn)生更大利潤。因此，對(duì)于日趨飽和的手機(jī)游戲商店行業(yè)，建立有效的用戶流失預(yù)測(cè)分析機(jī)制，能為手機(jī)游戲商店的用戶留存、乃至市場(chǎng)份額的占據(jù)與擴(kuò)張?zhí)峁Q策支持，商業(yè)意義重大。

另一方面，有效用戶流失預(yù)測(cè)分析機(jī)制的建立，必須基于對(duì)具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景的精準(zhǔn)理解。目前存在的游戲業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的用戶流失預(yù)測(cè)研究雖然類目繁多，針對(duì)的游戲類型從大型多人對(duì)戰(zhàn)游戲到休閑游戲應(yīng)有盡有，但都是僅針對(duì)單一游戲的分析。而基于手機(jī)游戲商店的用戶流失預(yù)測(cè)分析，需要研究多種游戲類型下的用戶行為，也就是說，多了“游戲”維度，其業(yè)務(wù)場(chǎng)景及相應(yīng)特征工程的復(fù)雜度及建模的難度大大增加。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)與不足，提供了一種有效的基于手機(jī)游戲商店的用戶流失預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。

本發(fā)明通過以下的方案實(shí)現(xiàn)：一種基于手機(jī)游戲商店的用戶流失預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：

S1：從服務(wù)器日志中采集訓(xùn)練集用戶和預(yù)測(cè)集用戶的基本信息、行為信息和游戲信息，對(duì)訓(xùn)練集用戶建立流失用戶標(biāo)簽，并對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；所述流失用戶的定義為：前n天上線的用戶中，在后m天內(nèi)未達(dá)到活躍條件的用戶記為流失用戶，其中活躍條件為用戶的已發(fā)生事件總數(shù)大于j并且活躍時(shí)間大于k天；其中，n、m、j和k為可調(diào)的參數(shù)；

S2：對(duì)訓(xùn)練集用戶和預(yù)測(cè)集用戶的基本信息、行為信息和游戲信息進(jìn)行特征提取、選擇及規(guī)范化；

S3：根據(jù)訓(xùn)練集用戶的特征和流失用戶標(biāo)簽，訓(xùn)練梯度提升決策樹算法得到用戶流失預(yù)測(cè)模型；

S4：根據(jù)預(yù)測(cè)集用戶的特征，通過用戶流失預(yù)測(cè)模型識(shí)別出手機(jī)游戲商店的流失用戶；

其中，所述步驟S2中具體包括：

S21：基于訓(xùn)練集用戶和預(yù)測(cè)集用戶的基本信息和游戲信息，提取基本特征和游戲特征；

S22：基于訓(xùn)練集用戶的行為信息，提取行為特征；

S23：根據(jù)訓(xùn)練集用戶的流失用戶標(biāo)簽，對(duì)訓(xùn)練集用戶的行為特征進(jìn)行特征選擇，獲取關(guān)鍵行為特征；

S24：基于訓(xùn)練集用戶的關(guān)鍵行為特征和預(yù)測(cè)集用戶的行為信息，提取預(yù)測(cè)集用戶的關(guān)鍵行為特征；

S25：規(guī)范化訓(xùn)練集用戶和預(yù)測(cè)集用戶的基本特征、游戲特征和關(guān)鍵行為特征。