[發明專利]一種基于端對端模型的電信客戶流失概率預測方法及系統

在審

• 申請號: 201911335080.5
• 申請日: 2019-12-23
• 公開（公告）號: CN111538873A
• 公開（公告）日: 2020-08-14
• 發明（設計）人: 劉勇;趙錫成;馬新強;周雪;楊建黨;鐘保全;張可鑫;沈立凱;張少華;楊曦;徐晉鴻
• 申請（專利權）人: 浙江大學;中國聯合網絡通信有限公司
• 主分類號: G06F16/903
• 分類號: G06F16/903;G06K9/62;G06Q30/02;G06Q50/32
• 代理公司: 浙江千克知識產權代理有限公司 33246
• 代理人: 裴金華

本發明提供一種基于端對端模型的電信客戶流失概率預測方法及系統，涉及數據安全技術領域，其中一種基于端對端模型的電信客戶流失概率預測方法，包括以下步驟：S1：獲取電信客戶數據，對獲取的數據標記；S2：對數據預處理，處理異常值和缺失值，對數據標準化處理，訓練客戶概率預測子模型；S3：將子模型的結果融合，訓練融合模型，得到客戶流失概率預測模型；S4：獲取客戶流失概率值。本發明一種基于端對端模型的電信客戶流失概率預測方法及系統應用大數據與人工智能技術對電信行業的客戶流失概率預測，將基于集成學習的方法應用在概率預測上，具有較好的預測準確率，降低了人工判斷的成本和時間，為企業維系客戶提供重要參考數據。

技術領域

本發明涉及數據預測技術領域，

尤其是，本發明涉及一種基于端對端模型的電信客戶流失概率預測方法及系統。

背景技術

近年來隨著移動電話的普及以及電信行業的不斷發展，整個行業也逐漸趨于飽和。在這種環境下，增加新的客戶也變得越來月困難，因此各大電信公司除了推出更加吸引人的業務之外，更重要的是從已有的用戶中及時發現即將要流失的用戶，也就是要保證現有客戶的穩定性。而做到這一點，需要企業對于客戶的行為有明確的判斷和認識，而實際中每個用戶都有自己的行為習慣，且差異較大，分析起來難度較大，難以準確識別出即將流失的客戶，如何快速定位有流失趨勢的客戶成為了企業所關心和急需解決的重要問題。

針對這種現象，需要一套行之有效的方法和策略來實現客戶流失概率的預測，及時將即將流失的客戶信息提供給企業，隨后企業制定相關策略來吸引客戶繼續使用相關產品，減少企業的損失。

所以，如何設計一種電信客戶流失概率預測方法或者系統，成為我們當前急需要解決的問題。

發明內容

本發明的目的在于提供一種應用大數據與人工智能技術對電信行業的客戶流失概率進行預測，并將基于集成學習的方法應用在概率預測上，具有較好的預測準確率，降低了人工判斷的成本和時間，為企業維系客戶提供重要參考數據的電信客戶流失概率預測方法。

為達到上述目的，本發明采用如下技術方案得以實現的：

一種基于端對端模型的電信客戶流失概率預測方法，該預測方法包括以下步驟：

S1：獲取電信行業客戶數據，并對獲取的數據進行標記；

S2：對數據進行預處理，處理異常值和缺失值，對數據進行標準化處理，訓練客戶概率預測子模型；

S3：將子模型的結果進行融合，訓練融合模型，得到最終的客戶流失概率預測模型；

S4：獲取客戶流失的概率值。

作為本發明的優選，步驟S1具體包括：

S11：通過Hive將位于服務器上的客戶數據采集到本地系統，并根據客戶的 ref_id哈希分桶分塊存儲；

S12：對存到本地系統的所有用戶進行標定，確定流失用戶和非流失用戶；

S13：根據入網時間區分新用戶和老用戶。

作為本發明的優選，執行步驟S1時，獲取的數據類別包括月數據、日數據和靜態數據。月數據包括：號碼唯一標識、本月話費、賬戶余額、arpu值、語音使用量、流量使用量、最近30天無語音天數、最近30天無流量天數、主叫分鐘數、被叫分鐘數、本月共較費金額、本月總繳費次數、累計充值次數、累計充值金額、使用排行前10的應用以及是否超套；靜態數據包括：號碼唯一標識、入網日期、出生日期、性別、產品編碼、首充標識、首充費用以及省份編碼；日數據包括、號碼唯一標識、日期、主叫總次數、主叫總號碼次數、主叫總時長、發短信總次數、總流量、流量使用總時長、經歷基站總數、被叫總次數、被叫號碼總數、被叫總時長以及經歷基站總數。

作為本發明的優選，步驟S2具體包括：