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申请/专利权人：中电智恒信息科技服务有限公司

摘要：本发明公开了一种电信用户流失预测方法、装置、设备及介质，方法包括：获取电信网络中的用户属性数据和用户行为数据，并进行预处理；对预处理后的各数据点分别进行分布密度计算；根据各数据点的分布密度选出其中的异常数据点，构成分布密度异常点集；基于所述异常数据点的数量，通过改进的LOF算法分别计算预处理后的各数据点的离群因子值，以确定LOF异常点集；对所述分布密度异常点集和LOF异常点集取交集，获得预测流失的电信用户。本发明极大提高了异常点检测的准确率、降低了误报率，能够精准有效的识别出可能流失的用户，达到用户流失预警的效果。

主权项：1.一种电信用户流失预测方法，其特征在于，包括：获取电信网络中的用户属性数据和用户行为数据，并进行预处理；对预处理后的各数据点分别进行分布密度计算；根据各数据点的分布密度选出其中的异常数据点，构成分布密度异常点集；基于所述异常数据点的数量，通过改进的LOF算法分别计算预处理后的各数据点的离群因子值，以确定LOF异常点集；对所述分布密度异常点集和LOF异常点集取交集，获得预测流失的电信用户；其中，所述用户属性数据包括用户编号、用户网龄、用户套餐资费及用户套餐等级信息；所述用户行为数据包括用户设定期间内的流量使用量、通话频率、信息频率、话费充值及积分变动信息；所述对预处理后的各数据点分别进行分布密度计算，包括以下步骤：以待计算的数据点为中心，预先设定的为分布半径所构成的区域作为数据点的邻域；计算邻域内的其它数据点到点的距离的均值，作为数据点的邻域平均距离，其计算公式如下： ，式中，表述邻域内除了点外的数据点，表述邻域内其它数据点的个数；表示数据点与数据点之间的距离，其中： ， ，式中，表述数据点向量中的第维数据；表示数据点向量中的第维数据，表示数据点向量的维度；基于邻域平均距离，计算得到数据点的分布密度如下： ；所述根据各数据点的分布密度选出其中的异常数据点的步骤包括：对各数据点按照其分布密度的大小进行降序排序，获得分布密度序列；选出排在所述分布密度序列中最前的个数据点和最后的个数据点作为异常数据点；其中，为设定的第一数量，为设定的第二数量；基于所述异常数据点的数量，通过改进的LOF算法分别计算预处理后的各数据点的离群因子值，以确定LOF异常点集，包括以下步骤：初始化LOF算法的参数值，分别计算预处理后的各数据点的离群因子值；统计当前次计算的各数据点中离群因子值大于1的数据点的数量；判断是否符合以下条件：；其中为分布密度异常点集中异常数据点的数量，为设定的第三数量；若不符合，则不断调整参数的取值，对各数据点的离群因子值进行重复计算，直至符合上述条件时停止计算，将此时得到的个数据点组合成LOF异常点集。

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