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一种基于时空图卷积的电信用户流失行为预测方法及系统

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本发明提出了一种基于时空图卷积的电信用户流失行为预测方法及系统，该预测方法包括以下步骤：L1.获取用户数据，对数据进行标记，根据需求将用户标记为流失或非流失，对数据进行预处理；L2.将数据整理为训练数据集和测试数据集，从空间维度上使用图卷积网络提取用户关系特征，从时间维度上使用LSTM网络提取用户行为特征，生成对应子模型；L3.采用异维度特征相互约束的特性，将提取的特征融合合并，训练融合模型，得到最终的用户流失行为特征；L4.将测试数据转换为符合模型输入的格式并输入模型中，获取用户流失行为结果。本发明通过将人工智能技术应用于用户流失预测问题，通过时空图卷积方法，精准预测用户流失行为，为通讯服务供应商提供策略依据。

著录项

  • 公开/公告号CN113706187A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-11-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 杭州电子科技大学;

    申请/专利号CN202110787603.0

  • 发明设计人 蒋云良;沈莅凯;邬惠峰;刘勇;

    申请日2021-07-13

  • 分类号G06Q30/02(20120101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构33301 杭州中利知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人肖洋

  • 地址 310000 浙江省杭州市下沙高教园区

  • 入库时间 2023-06-19 13:24:42

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