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摘要：本发明提供一种基于大数据的智能拓客方法及相关装置，涉及数据处理技术领域。该拓客方法，具体包括以下步骤：S1.数据收集，S2.自动定点选取，S3.数据预处理，S4.特征分析。通过基于数据分析由源头混入客户群体内进行拓客，并根据混入数据的了解完成个性化的拓客和定期的跟进，可以更好的增强客户对品牌的忠诚度，提高客户黏性，从而优化拓客策略和资源分配，提高拓客效率，降低拓客成本，同时基于规则限定范围进行关联信息的潜在客户分析挖掘，并逐步建立潜在客户的拓客宣传引导，进行智能拓客宣传引导的实时调节，从而能够根据用户的需求，进行智能拓客广告的精准宣传与引导，帮助用户观看到自己意向购买商品的广告，最大化的挖掘潜在客户。

主权项：1.一种基于大数据的智能拓客方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1.数据收集基于大数据挖掘技术收集已有客户和潜在客户的信息数据，并制定和预设挖掘规则，其中挖掘规则包括挖掘方向和限定，根据挖掘方向和限定进行包含至少一个变量规则的预制挖掘；S2.自动定点选取根据挖掘方向和限定自动确立数据网站站点，并由网络匹配端进行相似网络站点定点，通过数据采集模块进行执行挖掘模板的定点网站站点的数据挖掘；S3.数据预处理对搜索到的所有数据信息采用基于机器学习的数据分析方法进行分类提取、清洗与检验数据，包括数据清洗去噪、缺失值、异常值、重复值和归一化处理，并提取出与挖掘方向和限定的关联数据，包括特征词、限定词、潜在词和引用词；S4.特征分析从预处理后的数据中提取所需特征关键词，包括用户浏览信息、最近一次购置品、用户相关信息、用户相关信息敏感词和用户相关信息特征词，其中特征值提取利用基于深度学习的卷积网络自动提取方法进行数据特征提取进行数据提取；S5.数据预测分析根据预处理后的特征数据对各项特征数据进行单一分类和信息预测，同时将各个单一分类值进行预测分析，预测分析基于预设规则进行判别分析，利用基于深度学习的智能决策模型通过使用统计算法由基于历史数据进行分析预测，并利用多元分析通过多个变量之间的关系和相互作用，进行深入分析和解释和敏感性分析对输入参数进行变化和敏感性测试来探索和分析特征数据预估设备以便做出相应的决策；S6.决策模型基于卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络和生成对抗网络进行决策树模型的搭建，并使用预处理后的特征数据分类值对选定的深度学习模型进行训练，其中训练过程中需要定义损失函数和优化算法，并进行测试集的模型测试评估和超参数调优处理完成最终决策模型的性能平衡；S7.混入拓客基于S4步骤中基于已有客户信息获取的信息进行公有资源的混入，并基于混入资源依照S5步骤的数据预测分析和S6步骤中的决策模型进行决策方案确立，最终获取分析潜藏客源和拓客宣传引导。

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