[發明專利]預測用戶離網方法及系統

在審

• 申請號: 201810863780.0
• 申請日: 2018-08-01
• 公開（公告）號: CN109086931A
• 公開（公告）日: 2018-12-25
• 發明（設計）人: 劉馨靖
• 申請（專利權）人: 中國聯合網絡通信集團有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/30;G06N3/08
• 代理公司: 北京天昊聯合知識產權代理有限公司 11112
• 代理人: 彭瑞欣;汪源

1.一種預測用戶離網方法，其特征在于，包括：

獲取當前在網用戶的特征數據；

根據所述當前在網用戶的特征數據和預設的當前行動網絡模型，生成當前預測結果，所述當前預測結果包括用戶是否離網的信息；

根據所述當前預測結果和所述當前在網用戶的實際離網數據，生成當前評估數據；

根據所述當前評估數據，采用預設優化算法優化所述當前行動網絡模型，生成新的行動網絡模型。

2.根據權利要求1所述的預測用戶離網方法，其特征在于，當前在網用戶的特征數據包括：套餐信息、終端類型、平均收入值、平均每月上網流量、平均每月通話時間和位置變更信息；

根據所述當前在網用戶的特征數據和預設的當前行動網絡模型，生成當前預測結果包括：

根據所述當前在網用戶的套餐信息、終端類型、平均收入值、平均每月上網流量、平均每月通話時間、位置變更信息和預設的當前行動網絡模型，生成當前預測結果。

3.根據權利要求1或2所述的預測用戶離網方法，其特征在于，預設的當前行動網絡模型包括基于卷積神經網絡算法的模型或者基于循環神經網絡算法的模型。

4.根據權利要求1所述的預測用戶離網方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取當前已離網用戶的特征數據；

將當前已離網用戶的特征數據和當前在網用戶的特征數據作為輸入變量，采用卷積神經網絡算法或者循環神經網絡算法進行訓練，得到所述當前行動網絡模型，所述當前行動網絡模型的輸出變量為用于確定用戶是否離網的變量。

5.根據權利要求1所述的預測用戶離網方法，其特征在于，所述根據所述當前預測結果和所述當前在網用戶的實際離網數據，生成當前評估數據包括：將所述當前預測結果和所述當前在網用戶的實際離網數據進行比對，生成當前評估數據，所述當前評估數據包括預測錯誤的當前在網用戶的特征數據和預測錯誤的當前在網用戶的實際離網數據。

6.根據權利要求1所述的預測用戶離網方法，其特征在于，所述根據所述當前預測結果和所述當前在網用戶的實際離網數據，生成當前評估數據之后還包括：

判斷所述當前評估數據的數量是否大于或等于預設閾值；

若判斷出所述當前評估數據的數量大于或等于預設閾值時，執行所述根據所述當前評估數據，采用預設優化算法優化所述當前行動網絡模型，生成新的行動網絡模型的步驟。

7.根據權利要求1所述的預測用戶離網方法，其特征在于，所述預設優化算法包括遺傳算法、粒子群算法或者模擬退火算法。

8.一種預測用戶離網系統，其特征在于，包括：

數據獲取模塊，用于獲取當前在網用戶的特征數據；

預測模塊，用于根據所述當前在網用戶的特征數據和預設的當前行動網絡模型，生成當前預測結果，所述當前預測結果包括用戶是否離網的信息；

預測結果評估模塊，用于根據所述當前預測結果和所述當前在網用戶的實際離網數據，生成當前評估數據；

行動網絡模型優化模塊，用于根據所述當前評估數據，采用預設優化算法優化所述當前行動網絡模型，生成新的行動網絡模型。

9.根據權利要求8所述的預測用戶離網系統，其特征在于，所述預測結果評估模塊具體用于將所述當前預測結果和所述當前在網用戶的實際離網數據進行比對，生成當前評估數據，所述當前評估數據包括預測錯誤的當前在網用戶的特征數據和預測錯誤的當前在網用戶的實際離網數據。

10.根據權利要求8所述的預測用戶離網系統，其特征在于，還包括判斷模塊；

所述判斷模塊用于判斷所述當前評估數據的數量是否大于或等于預設閾值；

所述行動網絡模型優化模塊具體用于若判斷模塊判斷出所述當前評估數據的數量大于或等于預設閾值時，根據所述當前評估數據，采用預設優化算法優化所述當前行動網絡模型，生成新的行動網絡模型。