[發明專利]用戶的離網預測方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110544930.3
• 申請日: 2021-05-19
• 公開（公告）號: CN115374578A
• 公開（公告）日: 2022-11-22
• 發明（設計）人: 王倩茹;張晴
• 申請（專利權）人: 中國移動通信集團北京有限公司;中國移動通信集團有限公司
• 主分類號: G06F30/18
• 分類號: G06F30/18;G06F30/27;G06N20/00;H04L41/147;H04L41/142;H04L41/14;H04W8/18;G06F111/08
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王宇楊

本發明提供一種用戶的離網預測方法、裝置、電子設備及存儲介質，該方法包括：獲取用戶的在網特征，其中，所述在網特征為預設的與離網預測相關聯的特征；將所述在網特征輸入到離網預測模型，得到由所述離網預測模型輸出的預測結果，所述預測結果用于表征用戶離網的概率。本發明提供的用戶的離網預測方法、裝置、電子設備及存儲介質，通過采用基于大數據訓練得到的離網預測模型對待預測用戶的在網特征進行分析，提前預測用戶是否將要離網，便于是否采取合適的措施進行挽留，進一步減少用戶流失。

技術領域

本發明涉及通信技術領域，尤其涉及一種用戶的離網預測方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

攜號轉網業務開展以來，用戶流失是運營商都面臨的嚴重問題。而用戶的消費是運營商收入的主要來源，對潛在離網用戶的識別挽留也愈發重要。從目前來看，各運營商仍是通過人工外呼及查詢網元級指標兩種方法確認用戶離網的原因：

1)運營商收到用戶的離網請求短信后，通過人工外呼的方式，確認用戶離網原因。這種方法與用戶的主觀感知相關性較強，經常出現用戶兩次調研描述不一致的情況，對于后續的修復挽留動作指導性較差，且目前有攜轉傾向的用戶較多，需要的外呼人力資源較大；

2)用戶申請或確認離網后，根據用戶常駐區域周邊的網元級網絡指標，確認用戶離網原因。這種方法僅能確認因網絡質量導致離網的用戶，且由于網元級指標覆蓋范圍較廣，不能對單用戶的網絡感知進行精準定位。

同時，以上兩種方法，均為用戶明確表示要離網或已離網后進行的分析，未能事先預測識別出潛在的離網用戶，并提前采取措施，以實現挽留用戶的效果。

發明內容

針對現有技術存在的問題，本發明提供一種用戶的離網預測方法、裝置、電子設備及存儲介質。

第一方面，本發明提供一種用戶的離網預測方法，包括：

獲取用戶的在網特征，其中，所述在網特征為預設的與離網預測相關聯的特征；

將所述在網特征輸入到離網預測模型，得到由所述離網預測模型輸出的預測結果，所述預測結果用于表征用戶離網的概率；

其中，所述離網預測模型為將根據用戶的在網特征樣本和在網特征對應的離網標簽作為輸入，通過機器學習訓練得到的，用于對用戶的在網特征進行離網預測的模型。

在一個實施例中，所述獲取用戶的在網特征，包括：

獲取用戶的在網數據，以及確定在網特征項對應的統計規則；

根據所述在網數據和所述統計規則確定用戶的在網特征。

在一個實施例中，所述方法還包括離網預測模型的構建步驟，所述構建步驟包括：

獲取各樣本的在網特征，根據各樣本的在網特征分別劃分出第一預設數目的在網特征集；

確定第一預設數目的核函數，以及確定回歸函數；其中，各核函數的輸出值作為回歸函數的輸入值，回歸函數的輸出值作為樣本對應的離網標簽；

將各樣本的第一預設數目的在網特征集輸入到對應的核函數進行訓練，并將各核函數的輸出值輸入到回歸函數中進行訓練，得到訓練好的各核函數和回歸函數，將訓練好的各核函數和回歸函數結合作為離網預測模型。

在一個實施例中，將各樣本的第一預設數目的在網特征集輸入到對應的核函數進行訓練，得到訓練好的各核函數，包括：

將各樣本的第一預設數目的在網特征集輸入到對應的核函數中，采用極大極小公式進行訓練，得到訓練好的各核函數；

其中，極大極小公式包括：