[發明專利]一種基于用戶生存模型的資源調整方法、裝置和系統

在審

• 申請號: 202110468752.0
• 申請日: 2021-04-28
• 公開（公告）號: CN113298353A
• 公開（公告）日: 2021-08-24
• 發明（設計）人: 張潮華;王鵬;陶然
• 申請（專利權）人: 上海淇玥信息技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06N3/04;G06K9/62
• 代理公司: 北京清誠知識產權代理有限公司 11691
• 代理人: 喻穎

1.一種基于用戶生存模型的資源調整方法，其特征在于，方法包括：

獲取用戶行為數據，所述用戶行為數據包括金融行為數據，人事行為數據以及營收行為數據；

構建用戶風險判斷模型以及用戶流失判斷模型，將所述用戶行為數據輸入用戶風險判斷模型，輸出用戶風險指標，將所述用戶行為數據輸入用戶流失判斷模型，輸出用戶流失指標；

以風險指標為橫坐標，流失指標為縱坐標建立坐標系，根據所述用戶風險指標和所述用戶流失指標確定所述用戶在坐標系中位置；

劃分象限，為不同的象限設置不同的資源調整策略，根據用戶所屬的象限執行對應的資源調整策略。

2.如權利要求1所述的基于用戶生存模型的資源調整方法，其特征在于，根據用戶所屬的象限執行對應的資源調整策略具體為：

當用戶處于第一象限時，停止向用戶發放資源。

3.如權利要求1所述的基于用戶生存模型的資源調整方法，其特征在于，根據用戶所屬的象限執行對應的資源調整策略具體為：

當用戶處于第二象限時，大幅提高向用戶發放的資源。

4.如權利要求1所述的基于用戶生存模型的資源調整方法，其特征在于，根據用戶所屬的象限執行對應的資源調整策略具體為：

當用戶處于第三象限時，縮短用戶資源調整周期，小幅提高向用戶發放資源。

5.如權利要求1所述的基于用戶生存模型的資源調整方法，其特征在于，根據用戶所屬的象限執行對應的資源調整策略具體為：

當用戶處于第四象限是，降低向用戶發放的資源。

6.如權利要求1至5任意一項所述基于用戶生存模型的資源調整方法，其特征在于，所述用戶風險判斷模型為基于深度學習的RNN-LSTM神經網絡模型。

7.如權利要求1至5任意一項所述基于用戶生存模型的資源調整方法，其特征在于，所述用戶流失判斷模型為基于深度學習的RNN-LSTM神經網絡模型。

8.一種基于用戶生存模型的資源調整裝置，其特征在于，裝置包括：

獲取模塊，用于獲取用戶行為數據，所述用戶行為數據包括金融行為數據，人事行為數據以及營收行為數據；

計算模塊，用于構建用戶風險判斷模型以及用戶流失判斷模型，將所述用戶行為數據輸入用戶風險判斷模型，輸出用戶風險指標，將所述用戶行為數據輸入用戶流失判斷模型，輸出用戶流失指標；

繪制模塊，用于以風險指標為橫坐標，流失指標為縱坐標建立坐標系，根據所述用戶風險指標和所述用戶流失指標確定所述用戶在坐標系中位置；

策略執行模塊，用于劃分象限，為不同的象限設置不同的資源調整策略，根據用戶所屬的象限執行對應的資源調整策略。

9.一種基于用戶生存模型的資源調整系統，其特征在于，包括：

存儲單元，用于存儲計算機可執行程序；

處理單元，用于讀取所述存儲單元中的計算機可執行程序，以執行權利要求1至7中任一項所述的基于用戶生存模型的資源調整方法。

10.一種計算機可讀介質，用于存儲計算機可讀程序，其特征在于，所述計算機可讀程序用于執行權利要求1至7中任一項所述的基于用戶生存模型的資源調整方法。