【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及大數據處理，特備是一種用于運營商潛客預測的銷售品訂購特征的向量化方法。
技術介紹
1、存量客戶的潛客預測是企業智能化發展的關鍵一環，它通過深度挖掘存量客戶的行為數據和消費模式，為企業提供了一種更為精準的客戶洞察方法。隨著大數據和人工智能技術的不斷發展，企業可以利用各種數據源，如交易記錄、網站瀏覽行為、社交媒體活動等，構建復雜的預測模型，從而準確預測存量客戶的購買意向和行為趨勢。
2、通過潛客預測，企業能夠更好地理解客戶的需求和偏好，精準把握市場趨勢，有針對性地開展產品推廣和營銷活動。同時，潛客預測也為企業提供了更多的個性化服務機會，從而提升客戶體驗和忠誠度。通過不斷優化潛客預測模型，企業可以更加靈活地應對市場變化，提高業務的競爭力和盈利能力。
3、此外，存量客戶的潛客預測還可以幫助企業更有效地進行資源配置和風險管理。通過對不同類型客戶的分析，企業可以更好地分配銷售資源，優化客戶服務流程，降低市場風險，實現更加穩健的發展。
4、綜上所述，存量客戶的潛客預測提高了企業的經營效率和盈利能力，為企業打造一個持續發展的競爭優勢。傳統的運營商存量客戶潛客預測模型在一定程度上可以識別潛在的營銷客戶，但其準確性仍然有限。模型難以捕捉到復雜的客戶行為模式和多因素交互影響，導致預測結果存在誤差。因此，使用銷售品特征向量化技術來識別和預測潛在存量營銷客戶是非常重要的。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是提供一種用于運營商潛客預測的銷售品訂購特征的向量化
2、用于運營商潛客預測的銷售品訂購特征的向量化方法，包括如下步驟：
3、收集全量銷售品訂購記錄數據，對收集到的數據進行清洗和預處理，包括處理缺失值、異常值和重復值；
4、處理缺失值、通過插值方法來填補缺失值；
5、處理異常值使用異常檢測算法，z-score方法、iqr四分位距方法、基于聚類方法來識別并處理異常值，對于異常值直接刪除；
6、處理重復值：通過去重算法，識別并去除重復的記錄；
7、訂購記錄表結構中包括三個字段：客戶標識cust_id、銷售品標識offer_id、訂購時間create_date；
8、輸出的銷售品序列表包括兩個字段：客戶標識cust_id、銷售品標識序列offer_seq；
9、使用銷售品序列表數據訓練word2vec模型；將每個序列中的元素id映射到一個連續的向量空間中，使得含義相近的元素id在向量空間中距離較近，使用word2vec的skip-gram方法構建詞嵌入向量，作為機器學習模型的特征輸入；word2vec模型的輸出特征對銷售品序列進行向量化壓縮，提取銷售品關聯特征、依存特征、訂購順序特征，得到對應的銷售品id基礎特征的向量化表示；
10、時間衰減系數，銷售品的訂購時間影響了銷售品向量在組合過程中的強弱，使用指數衰減函數作為系數計算工具；計算表達式為alpha_i?=?exp(?-?a?*?t_i?)，其中alpha_i?表示客戶第i個銷售品向量對應的系數，a表示衰減系數，t_i表示第i個銷售品訂購時間到訓練截止日期的天數；對應時間衰減系數的向量化特征為向量x1=σ{alpha_i?*token_i},其中token_i表示銷售品序列中第i個銷售品id向量化后向量表示；通過調節衰減系數，表示隨時間增加衰減的程度，適應不同的業務場景；
11、價值加權系數，銷售品的價格影響了銷售品向量在組合過程中的強弱；計算公式為beta_i?=?(w_i?+?b)/(w_1?+?w_2?+?...?+?w_n?+?b)，其中beta_i表示客戶第i個銷售品向量對應的系數，w_i表示第i個銷售品對應的價值，n表示客戶訂購的銷售品總數，b是平滑系數。對應價值加權系數的向量化特征為向量x2=σ{beta_i?*?token_i},其中token_i表示銷售品序列中第i個銷售品id向量化后向量表示；平滑系數調節價值差異的強弱，用于適應不同的業務場景；
12、平均加權系數，每個銷售品向量對應的加權系數相等；計算公式為gamma_i=1/n，其中gamma_i?表示客戶第i個銷售品向量對應的系數，n表示客戶訂購的銷售品總數；對應平均加權系數的向量化特征為向量x3=σ{gamma_i?*?token_i},其中token_i表示銷售品序列中第i個銷售品id向量化后向量表示。
13、銷售品空間向量裝配，銷售品向量表分別和時間衰減系數、價值加權系數、平均加權系數關聯后進行系數縮放求和，完成銷售品空間的向量裝配。
14、還包括如下步驟
15、采用交叉驗證等方法對基于隨機森林潛客預測模型進行訓練和調優，使用網格搜索等技術選擇最佳的超參數組合，并使用評估指標f1-score對模型進行評估；具體操作步驟如下：1、定義超參數范圍，樹的數量（n_estimators）[10,?50,?100,?200]，最大特征數（max_features）['auto',?'sqrt',?'log2']，最大樹深度（max_depth）[none,?10,?20,30,?40,?50]，最小樣本分割數（min_samples_split）[2,?5,?10]，最小樣本葉子數（min_samples_leaf）[1,?2,?4]；2、使用scikit-learn庫中的gridsearchcv進行網格搜索，以找到上述超參數的最佳組合；3、目標設定為最優化f1-score，能平衡精確率和召回率，適合處理不平衡數據集；4、通過網格搜索，選取最佳的超參數組合
16、n_estimators=200,max_features='sqrt',max_depth=30,min_samples_split=5,min_samples_leaf=2；將訓練好的模型部署到生產環境中，定時監測潛客預測的營銷結果，并根據需要及時更新模型參數。
17、本專利技術的有益效果：
18、本專利技術對客戶的銷售品訂購空間的特征刻畫較為全面，對比傳統的稀疏矩陣表示方法有以下優勢，相同特征維度下，本專利技術的方法能夠提供更多的銷售品訂購信息。傳統的稀疏矩陣表示方法需要的維度隨著銷售品數量的增長而不斷增加，在訓練模型的過程中將出現維度災難。本專利技術的方法將全體銷售品信息壓縮到100維的向量中，有效控制特征數量的同時，能夠保留客戶名下所有銷售品的訂購信息。
19、引入時間衰減系數，本專利技術的方法產生的特征包含了訂購時間的信息。傳統的稀疏矩陣方法無法提供銷售品的訂購時間信息，導致模型無法區分客戶訂購行為在時間維度上產生的差異。本專利技術的方法將全體銷售的訂購時間以時間衰減系數的本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.用于運營商潛客預測的銷售品訂購特征的向量化方法，其特征在于包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述用于運營商潛客預測的銷售品訂購特征的向量化方法，其特征在于還包括如下步驟
【技術特征摘要】
1.用于運營商潛客預測的銷售品訂購特征的向量化方法，其特征在于包括如下步驟：
2...
【專利技術屬性】
技術研發人員：潘安，張磊，周文華，蒲新田，張道平，
申請(專利權)人：中電萬維信息技術有限責任公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。