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龙图腾网获悉中通服软件科技有限公司申请的专利基于XGBoost算法的电信客户流失预测方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117522461B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311656170.0，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权基于XGBoost算法的电信客户流失预测方法、装置、设备及存储介质是由蔡永辉;刘众欣;黄民言;王钦宝;彭志明设计研发完成，并于2023-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于XGBoost算法的电信客户流失预测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于XGBoost算法的电信客户流失预测方法、装置、设备及存储介质，涉及电信运营技术领域。所述方法是先对多个样本客户的客户样本数据及客户画像标签依次进行数据探索性分析处理、数据预处理、特征工程分析处理和基于XGBoost算法的回归分类模型的模型训练，可得到流失电信客户画像模型，然后将目标客户的待测数据导入该画像模型，即可得到将目标客户划分为不同客户画像标签的置信度，最后当将目标客户划分为某个客户画像标签的置信度超过预设置信度阈值时，向目标客户的当前电信服务商推送与所述某个客户画像标签对应的预设挽留方案，如此可提前预测将要流失的客户，并通过推送预设挽留方案，可以减少客户流失率。

本发明授权基于XGBoost算法的电信客户流失预测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于XGBoost算法的电信客户流失预测方法，其特征在于，包括：获取多个样本客户的客户样本数据以及客户画像标签，其中，所述样本客户是指已流失的电信客户，所述客户样本数据包含有对应客户的静态信息和在流失前最近单位时期内的动态信息；对所述多个样本客户的所述客户样本数据以及所述客户画像标签进行数据探索性分析处理，得到数据探索性分析结果；根据所述数据探索性分析结果，对所述多个样本客户的所述客户样本数据进行数据预处理，得到与多个客户画像标签一一对应的且具有数据干净及连续特点的多份标准化客户样本数据；对所述多份标准化客户样本数据进行特征工程分析处理，选取得到与所述多个客户画像标签一一对应且适合模型输入的多个第一数据特征集合；将所述多个第一数据特征集合作为模型输入项，以及将所述多个客户画像标签作为模型输出项，导入基于XGBoost算法的回归分类模型进行模型训练，得到流失电信客户画像模型；获取目标客户的所述静态信息和在最近单位时期内的所述动态信息；将所述目标客户的所述静态信息及所述动态信息转化为具有数据干净及连续特点的标准化客户数据；从所述标准化客户数据中选取数据类型与所述第一数据特征集合一致的第二数据特征集合；将所述第二数据特征集合导入所述流失电信客户画像模型，输出得到将所述目标客户划分为不同客户画像标签的置信度；当将所述目标客户划分为某个客户画像标签的置信度超过预设置信度阈值时，向所述目标客户的当前电信服务商推送与所述某个客户画像标签对应的预设挽留方案。

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