本申請?zhí)峁┝艘环N手機銀行用戶流失預(yù)警方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，可應(yīng)用于金融領(lǐng)域和其他領(lǐng)域，所述方法包含：獲取用戶的特征信息，根據(jù)所述特征信息通過隨機森林算法獲得用戶分析模型；通過所述用戶分析模型分析待測用戶數(shù)據(jù)獲得流失用戶數(shù)據(jù)；根據(jù)所述流失用戶數(shù)據(jù)獲得對應(yīng)的流失用戶的用戶信息，根據(jù)所述用戶信息通過相似性比較匹配未流失用戶；根據(jù)所述未流失用戶的用戶信息獲得用戶喜好數(shù)據(jù)，根據(jù)所述用戶喜好數(shù)據(jù)獲得推送內(nèi)容并推送至所述流失用戶。至所述流失用戶。至所述流失用戶。
【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
手機銀行用戶流失預(yù)警方法及系統(tǒng)
[0001]本申請涉及數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，可應(yīng)用于金融領(lǐng)域和其他領(lǐng)域，尤指一種手機銀行用戶流失預(yù)警方法及系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
[0002]隨機信息技術(shù)的發(fā)展，越來越多的人們選擇使用手機銀行辦理業(yè)務(wù)以替代傳統(tǒng)的柜臺辦理，銀行等金融機構(gòu)服務(wù)用戶角度也變得更加多元化；傳統(tǒng)的統(tǒng)計用戶在柜臺辦理業(yè)務(wù)時長及滿意度的方式已不能滿足當前業(yè)務(wù)需求。
[0003]手機銀行辦理業(yè)務(wù)具有較高的便利性和實時性，隨著手機銀行用戶的大量增長，流失度也明顯增加；在用戶選擇手機銀行的同時，銀行等金融機構(gòu)并不能掌控服務(wù)質(zhì)量，不同用戶對其需求和著重點并不相同，由此導(dǎo)致，用戶流失的原因難以被銀行機構(gòu)所獲知，也無法確定對應(yīng)的改進手段以解決用戶使用過程中面對的難以接受的問題。
[0004]對此，業(yè)內(nèi)亟需一種解決方案以克服上述問題。
技術(shù)實現(xiàn)思路
[0005]本申請目的在于提供一種手機銀行用戶流失預(yù)警方法及系統(tǒng)，利用用戶行為特征確定用戶流失情況，其后根據(jù)行為相似性篩選類似用戶的喜好，以確定推送內(nèi)容推送至流失用戶，從而提高流失用戶在使用手機銀行的友好性和便利性。
[0006]為達上述目的，本申請所提供的手機銀行用戶流失預(yù)警方法，具體包含：獲取用戶的特征信息，根據(jù)所述特征信息通過隨機森林算法獲得用戶分析模型；通過所述用戶分析模型分析待測用戶數(shù)據(jù)獲得流失用戶數(shù)據(jù)；根據(jù)所述流失用戶數(shù)據(jù)獲得對應(yīng)的流失用戶的用戶信息，根據(jù)所述用戶信息通過相似性比較匹配未流失用戶；根據(jù)所述未流失用戶的用戶信息獲得用戶喜好數(shù)據(jù)，根據(jù)所述用戶喜好數(shù)據(jù)獲得推送內(nèi)容并推送至所述流失用戶。
[0007]在上述手機銀行用戶流失預(yù)警方法中，可選的，所述特征信息包含手機銀行的使用年限、使用頻率和使用時長、網(wǎng)點辦理業(yè)務(wù)的頻率、預(yù)設(shè)周期內(nèi)賬戶資金的變動頻率和變動比例、持有產(chǎn)品數(shù)量及時間。
[0008]在上述手機銀行用戶流失預(yù)警方法中，可選的，獲取用戶的特征信息包含：通過bootstrap方法在預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中隨機抽取預(yù)設(shè)數(shù)量的用戶信息；根據(jù)所述用戶信息中數(shù)據(jù)類別將所述用戶信息轉(zhuǎn)換為多個特征數(shù)據(jù)；根據(jù)所述特征數(shù)據(jù)獲得用戶的特征信息。
[0009]在上述手機銀行用戶流失預(yù)警方法中，可選的，根據(jù)所述特征信息通過隨機森林算法獲得用戶分析模型包含：根據(jù)所述特征信息中特征數(shù)量構(gòu)建對應(yīng)數(shù)量的分類回歸樹；通過信息增益的方式處理所述分類回歸樹生成多個決策樹模型；根據(jù)多個決策樹模型通過隨機森林算法組建用戶分析模型。
[0010]在上述手機銀行用戶流失預(yù)警方法中，可選的，通過信息增益的方式處理所述分類回歸樹生成多個決策樹模型包含：于所述分類回歸樹中每個節(jié)點處隨機抽取多個特征，并通過計算信息增益的方式篩選所述特征進行節(jié)點分裂獲得決策樹模型。
[0011]在上述手機銀行用戶流失預(yù)警方法中，可選的，所述信息增益的計算公式如下：
[0012][0013]在上式中，D為總的樣本，a為屬性，v為在屬性a中的V類樣本，Ent()表示信息熵。
[0014]在上述手機銀行用戶流失預(yù)警方法中，可選的，根據(jù)所述用戶信息通過相似性比較匹配未流失用戶包含：根據(jù)所述用戶信息生成特征向量數(shù)據(jù)；通過余弦相似性算法計算流失用戶和未流失用戶的特征向量數(shù)據(jù)之間的相似性；根據(jù)所述相似性匹配獲得與流失用戶最接近的一個或多個未流失用戶。
[0015]本申請還提供一種手機銀行用戶流失預(yù)警系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包含生成模塊、分析模塊、匹配模塊和推送模塊；所述生成模塊用于獲取用戶的特征信息，根據(jù)所述特征信息通過隨機森林算法獲得用戶分析模型；所述分析模塊用于通過所述用戶分析模型分析待測用戶數(shù)據(jù)獲得流失用戶數(shù)據(jù)；所述匹配模塊用于根據(jù)所述流失用戶數(shù)據(jù)獲得對應(yīng)的流失用戶的用戶信息，根據(jù)所述用戶信息通過相似性比較匹配未流失用戶；所述推送模塊用于根據(jù)所述未流失用戶的用戶信息獲得用戶喜好數(shù)據(jù)，根據(jù)所述用戶喜好數(shù)據(jù)獲得推送內(nèi)容并推送至所述流失用戶。
[0016]在上述手機銀行用戶流失預(yù)警方法中，可選的，所述生成模塊包含采集單元，所述采集單元用于通過bootstrap方法在預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中隨機抽取預(yù)設(shè)數(shù)量的用戶信息；根據(jù)所述用戶信息中數(shù)據(jù)類別將所述用戶信息轉(zhuǎn)換為多個特征數(shù)據(jù)；根據(jù)所述特征數(shù)據(jù)獲得用戶的特征信息。
[0017]在上述手機銀行用戶流失預(yù)警方法中，可選的，所述生成模塊包含構(gòu)造單元，所述構(gòu)造單元用于根據(jù)所述特征信息中特征數(shù)量構(gòu)建對應(yīng)數(shù)量的分類回歸樹；通過信息增益的方式處理所述分類回歸樹生成多個決策樹模型；根據(jù)多個決策樹模型通過隨機森林算法組建用戶分析模型。
[0018]在上述手機銀行用戶流失預(yù)警方法中，可選的，所述構(gòu)造單元還包含：于所述分類回歸樹中每個節(jié)點處隨機抽取多個特征，并通過計算信息增益的方式篩選所述特征進行節(jié)點分裂獲得決策樹模型。
[0019]在上述手機銀行用戶流失預(yù)警方法中，可選的，所述匹配模塊包含篩選單元，所述篩選單元用于根據(jù)所述用戶信息生成特征向量數(shù)據(jù)；通過余弦相似性算法計算流失用戶和未流失用戶的特征向量數(shù)據(jù)之間的相似性；根據(jù)所述相似性匹配獲得與流失用戶最接近的一個或多個未流失用戶。
[0020]本申請還提供一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)上述方法。
[0021]本申請還提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有執(zhí)行上述方法的計算機程序。
[0022]本申請還提供一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序/指令，該計算機程序/指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述方法的步驟。
[0023]本申請的有益技術(shù)效果在于：針對海量的用戶數(shù)據(jù)能夠準確分析確定流失用戶，并根據(jù)相似性及時為流失用戶推送喜好內(nèi)容，節(jié)約了傳統(tǒng)工作人員分析的時間成本，也明顯增加了流失用戶推送數(shù)據(jù)的精準度，大大提高流失用戶在使用手機銀行的友好性和便利
性。
附圖說明
[0024]此處所說明的附圖用來提供對本申請的進一步理解，構(gòu)成本申請的一部分，并不構(gòu)成對本申請的限定。在附圖中：
[0025]圖1為本申請一實施例所提供的手機銀行用戶流失預(yù)警方法的流程示意圖；
[0026]圖2為本申請一實施例所提供的特性信息獲取流程示意圖；
[0027]圖3為本申請一實施例所提供的用戶分析模型構(gòu)建流程示意圖；
[0028]圖4為本申請一實施例所提供的相似性比較流程示意圖；
[0029]圖5為本申請一實施例所提供的手機銀行用戶流失預(yù)警系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0030]圖6為本申請一實施例所提供的電子設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實施方式
[0031]需要說明的是，本申請公開的客戶信息挖掘方法及裝置可用于金融
，也可用于除金融
之外的任意領(lǐng)域，本申請公開的客戶信息挖掘方法及裝置的應(yīng)用領(lǐng)域不做限定。
[0032]以下將結(jié)合附圖及實施例來詳細說明本申請的實施方式，借此對本申請如何應(yīng)用技術(shù)手段來解決技術(shù)問題，并達成技術(shù)效果的實現(xiàn)過程能本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
【技術(shù)特征摘要】
1.一種手機銀行用戶流失預(yù)警方法，其特征在于，所述方法包含：獲取用戶的特征信息，根據(jù)所述特征信息通過隨機森林算法獲得用戶分析模型；通過所述用戶分析模型分析待測用戶數(shù)據(jù)獲得流失用戶數(shù)據(jù)；根據(jù)所述流失用戶數(shù)據(jù)獲得對應(yīng)的流失用戶的用戶信息，根據(jù)所述用戶信息通過相似性比較匹配未流失用戶；根據(jù)所述未流失用戶的用戶信息獲得用戶喜好數(shù)據(jù)，根據(jù)所述用戶喜好數(shù)據(jù)獲得推送內(nèi)容并推送至所述流失用戶。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的手機銀行用戶流失預(yù)警方法，其特征在于，所述特征信息包含手機銀行的使用年限、使用頻率和使用時長、網(wǎng)點辦理業(yè)務(wù)的頻率、預(yù)設(shè)周期內(nèi)賬戶資金的變動頻率和變動比例、持有產(chǎn)品數(shù)量及時間。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的手機銀行用戶流失預(yù)警方法，其特征在于，獲取用戶的特征信息包含：通過bootstrap方法在預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中隨機抽取預(yù)設(shè)數(shù)量的用戶信息；根據(jù)所述用戶信息中數(shù)據(jù)類別將所述用戶信息轉(zhuǎn)換為多個特征數(shù)據(jù)；根據(jù)所述特征數(shù)據(jù)獲得用戶的特征信息。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的手機銀行用戶流失預(yù)警方法，其特征在于，根據(jù)所述特征信息通過隨機森林算法獲得用戶分析模型包含：根據(jù)所述特征信息中特征數(shù)量構(gòu)建對應(yīng)數(shù)量的分類回歸樹；通過信息增益的方式處理所述分類回歸樹生成多個決策樹模型；根據(jù)多個決策樹模型通過隨機森林算法組建用戶分析模型。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的手機銀行用戶流失預(yù)警方法，其特征在于，通過信息增益的方式處理所述分類回歸樹生成多個決策樹模型包含：于所述分類回歸樹中每個節(jié)點處隨機抽取多個特征，并通過計算信息增益的方式篩選所述特征進行節(jié)點分裂獲得決策樹模型。6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的手機銀行用戶流失預(yù)警方法，其特征在于，所述信息增益的計算公式如下：在上式中，D為總的樣本，a為屬性，v為在屬性a中的V類樣本，Ent()表示信息熵。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的手機銀行用戶流失預(yù)警方法，其特征在于，根據(jù)所述用戶信息通過相似性比較匹配未流失用戶包含：根據(jù)所述用戶信息生成特征向量數(shù)據(jù)；通過余弦相似性算法計算流失用戶和未流失用戶的特征向量數(shù)據(jù)之間的相似性；根據(jù)所述相似性匹配獲得與流失用戶最接近的一個或多個未流失用戶。8.一種手機銀行用戶流失預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包含生成模塊、...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：黨娜，徐凱路，王春燕，
申請(專利權(quán))人：中國銀行股份有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
還沒有人留言評論。發(fā)表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。