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申请/专利权人：创新先进技术有限公司
摘要：本申请公开了一种用户解约行为的预测方法及其系统。本说明书实施例提供一种用户解约行为的预测方法，包括：抽取预设历史时间段内用户数据中行为序列特征和除该行为序列特征之外的其他特征生成训练样本；将该行为序列特征的训练样本输入到长短期记忆网络模型进行训练，将该其他特征的训练样本输入到深度神经网络模型进行训练；将训练好的该长短期记忆网络模型和该深度神经网络模型组成预测模型，其中该长短期记忆网络模型的输出与该神经网络模型的输入连接；根据该预测模型预测在约用户的解约行为结果。
主权项：1.一种用户解约行为的预测方法，包括：抽取预设历史时间段内用户数据中行为序列特征和除所述行为序列特征之外的其他特征，生成训练样本；其中，所述行为序列特征为与解约相关的行为序列特征，所述行为序列至少包括以下任意一个或多个：在应用程序商店的交易次数序列、签约状态序列、解约次数序列；所述其他特征包括：基本属性特征维度特征、业务场景特征维度特征和安全属性特征维度特征，所述基本属性特征维度包括基础画像属性特征组、财富属性特征组、位置属性特征组、购买属性特征组、兴趣偏好属性特征组、搜索查询属性特征组、营销信息敏感度属性特征组中的一个或多个；所述业务场景特征维度包括在支付平台内的签约平台公众号的访问评论行为特征组、对应用程序商店需求及感兴趣程度特征组、与签约平台的签约活跃程度特征组中的一个或多个；所述安全属性特征维度包括信贷业务开通情况特征组和或解约次数特征组；将所述行为序列特征的训练样本输入到长短期记忆网络模型进行训练，将所述其他特征的训练样本输入到深度神经网络模型进行训练；其中，将所述行为序列特征的训练样本输入到长短期记忆网络模型进行训练的训练结果作为所述深度神经网络模型的一个输入，将所述其他特征的训练样本的每个特征维度下的每个特征组的嵌入向量作为所述深度神经网络模型的另一个输入，对所述深度神经网络模型进行训练；将训练好的所述长短期记忆网络模型和所述深度神经网络模型组成预测模型，其中所述长短期记忆网络模型的输出与所述深度神经网络模型的输入连接；根据所述预测模型预测在约用户的解约行为结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 创新先进技术有限公司 用户解约行为的预测方法及其系统
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