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大数据金融场景下的基于机器学习和深度学习的保险客户复购预测方法

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本发明提供一种大数据金融场景下的基于机器学习和深度学习的保险客户复购预测方法。本发明方法包括如下步骤：获取用户的历史数据和更新数据，对其进行预处理；经过数据预处理后的数据作为样本，利用Logistic模型进行保险客户是否复购预测建模，得到保险客户复购预测数据；利用AdaBoost方法对训练样本数据进行训练，构建弱分类器；通过各弱分类器分别对所述训练样本集进行集成学习得到强分类器；通过赋予不同弱分类器权重，得到关于产品推荐、复购保费预测和复购保额预测的最终结果。本发明根据险企已购客户的保单数据进行分析，精准预测既存客户复购概率，根据复购概率指导客户维护及营销策略，提高营销转化率，降低营销成本。

著录项

公开/公告号CN111899055A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-11-06

原文格式PDF
申请/专利权人亿达信息技术有限公司;
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申请/专利号CN202010744294.4
发明设计人杨金锋;欧阳颀;仇鹏飞;
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申请日2020-07-29
分类号G06Q30/02(20120101);G06Q40/08(20120101);G06K9/62(20060101);G06N20/10(20190101);
代理机构21212 大连东方专利代理有限责任公司;
代理人徐华燊;李洪福
地址 116000 辽宁省大连市高新园区七贤岭汇贤园1号
入库时间 2023-06-19 08:00:20

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