預(yù)測流失用戶的方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種預(yù)測流失用戶的方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著技術(shù)的快速發(fā)展，出現(xiàn)了各種各樣的應(yīng)用程序，比如，游戲應(yīng)用程序、健身應(yīng)用程序、通信應(yīng)用程序等等。為了確保這些應(yīng)用程序的使用率，需要采取相應(yīng)的措施來挽留即將流失的用戶，因此，需要針對這些應(yīng)用程序，對即將流失的用戶進行預(yù)測。
[0003]目前，基本都是通過人工運營的方法，對即將流失的用戶進行預(yù)測。而通過人工運營的方法來預(yù)測流失用戶時，操作比較復(fù)雜，工作量大，因此，降低了預(yù)測流失用戶的效率，并且通過人工運營的方法來預(yù)測流失用戶的魯棒性較差。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]為了解決現(xiàn)有技術(shù)的問題，本發(fā)明實施例提供了一種預(yù)測流失用戶的方法及裝置。所述技術(shù)方案如下:
[0005]—方面，提供了一種預(yù)測流失用戶的方法，所述方法包括:
[0006]獲取目標(biāo)用戶在指定時間段內(nèi)登錄應(yīng)用程序的登錄天數(shù)和登錄次數(shù)，以及獲取所述目標(biāo)用戶最后一次登錄所述應(yīng)用程序的時間與當(dāng)前時間之間的時間間隔，得到第一時間間隔；
[0007]基于目標(biāo)用戶賬號的注冊時間，確定所述目標(biāo)用戶的重度參數(shù)；
[0008]基于所述登錄天數(shù)、所述登錄次數(shù)、所述重度參數(shù)和所述第一時間間隔，通過指定邏輯回歸模型，確定所述目標(biāo)用戶的流失概率；
[0009]當(dāng)所述目標(biāo)用戶的流失概率大于或等于指定概率閾值時，則確定所述目標(biāo)用戶為即將流失的用戶。
[0010]另一方面，提供了一種預(yù)測流失用戶的裝置，所述裝置包括:
[0011]第一獲取模塊，用于獲取目標(biāo)用戶在指定時間段內(nèi)登錄應(yīng)用程序的登錄天數(shù)和登錄次數(shù)，以及獲取所述目標(biāo)用戶最后一次登錄所述應(yīng)用程序的時間與當(dāng)前時間之間的時間間隔，得到第一時間間隔；
[0012]第一確定模塊，用于基于目標(biāo)用戶賬號的注冊時間，確定所述目標(biāo)用戶的重度參數(shù)；
[0013]第二確定模塊，用于基于所述登錄天數(shù)、所述登錄次數(shù)、所述重度參數(shù)和所述第一時間間隔，通過指定邏輯回歸模型，確定所述目標(biāo)用戶的流失概率；
[0014]第三確定模塊，用于當(dāng)所述目標(biāo)用戶的流失概率大于或等于指定概率閾值時，則確定所述目標(biāo)用戶為即將流失的用戶。
[0015]本發(fā)明實施例提供的技術(shù)方案帶來的有益效果是:在本發(fā)明實施例中，基于目標(biāo)用戶在指定時間段內(nèi)登錄應(yīng)用程序的登錄天數(shù)和登錄次數(shù)，以及目標(biāo)用戶的第一時間間隔和重度參數(shù)，通過指定邏輯回歸模型，可以確定目標(biāo)用戶的流失概率，從而確定目標(biāo)用戶是否為即將流失的用戶。而由于登錄天數(shù)、登錄次數(shù)、第一時間間隔和重度參數(shù)是每個應(yīng)用程序都適用的，也即是，每個應(yīng)用程序都包括登錄天數(shù)、登錄次數(shù)、第一時間間隔和重度參數(shù)的特征，因此，該預(yù)測流失用戶的方法可以適用于所有的應(yīng)用程序，應(yīng)用范圍較廣。再者，該預(yù)測流失用戶的方法完全是預(yù)測流失用戶的裝置自動執(zhí)行的，操作比較簡答，工作量小，從而提高了預(yù)測流失用戶的效率，并且該預(yù)測流失用戶的方法的魯棒性較好。
【附圖說明】
[0016]為了更清楚地說明本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0017]圖1是本發(fā)明實施例提供的一種預(yù)測流失用戶的方法流程圖；
[0018]圖2是本發(fā)明實施例提供的另一種預(yù)測流失用戶的方法流程圖；
[0019]圖3是本發(fā)明實施例提供的第一種預(yù)測流失用戶的裝置結(jié)構(gòu)示意圖；
[0020]圖4是本發(fā)明實施例提供的一種第一確定模塊結(jié)構(gòu)示意圖；
[0021]圖5是本發(fā)明實施例提供的第二種預(yù)測流失用戶的裝置結(jié)構(gòu)示意圖；
[0022]圖6是本發(fā)明實施例提供的第三種預(yù)測流失用戶的裝置結(jié)構(gòu)示意圖；
[0023]圖7是本發(fā)明實施例提供的一種第六確定模塊結(jié)構(gòu)示意圖；
[0024]圖8是本發(fā)明實施例提供的第四種預(yù)測流失用戶的裝置結(jié)構(gòu)示意圖；
[0025]圖9是本發(fā)明實施例提供的第五種預(yù)測流失用戶的裝置結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0026]為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明實施方式作進一步地詳細(xì)描述。
[0027]圖1是本發(fā)明實施例提供的一種預(yù)測流失用戶的方法流程圖。參見圖1，該方法包括:
[0028]步驟101:獲取目標(biāo)用戶在指定時間段內(nèi)登錄應(yīng)用程序的登錄天數(shù)和登錄次數(shù)，以及獲取該目標(biāo)用戶最后一次登錄該應(yīng)用程序的時間與當(dāng)前時間之間的時間間隔，得到第一時間間隔。
[0029]步驟102:基于目標(biāo)用戶賬號的注冊時間，確定該目標(biāo)用戶的重度參數(shù)。
[0030]步驟103:基于該登錄天數(shù)、該登錄次數(shù)、該重度參數(shù)和該第一時間間隔，通過指定邏輯回歸模型，確定該目標(biāo)用戶的流失概率。
[0031]步驟104:當(dāng)該目標(biāo)用戶的流失概率大于或等于指定概率閾值時，則確定該目標(biāo)用戶為即將流失的用戶。
[0032]在本發(fā)明實施例中，基于目標(biāo)用戶在指定時間段內(nèi)登錄應(yīng)用程序的登錄天數(shù)和登錄次數(shù)，以及目標(biāo)用戶的第一時間間隔和重度參數(shù)，通過指定邏輯回歸模型，可以確定目標(biāo)用戶的流失概率，從而確定目標(biāo)用戶是否為即將流失的用戶。而由于登錄天數(shù)、登錄次數(shù)、第一時間間隔和重度參數(shù)是每個應(yīng)用程序都適用的，也即是，每個應(yīng)用程序都包括登錄天數(shù)、登錄次數(shù)、第一時間間隔和重度參數(shù)的特征，因此，該預(yù)測流失用戶的方法可以適用于所有的應(yīng)用程序，應(yīng)用范圍較廣。再者，該預(yù)測流失用戶的方法完全是預(yù)測流失用戶的裝置自動執(zhí)行的，操作比較簡答，工作量小，從而提高了預(yù)測流失用戶的效率，并且該預(yù)測流失用戶的方法的魯棒性較好。
[0033]可選的，基于目標(biāo)用戶賬號的注冊時間，確定該目標(biāo)用戶的重度參數(shù)，包括:
[0034]確定該目標(biāo)用戶賬號的注冊時間與該當(dāng)前時間之間的時間間隔，得到第二時間間隔；
[0035]當(dāng)該第二時間間隔小于或等于第一指定時間間隔時，確定該目標(biāo)用戶的重度參數(shù)為第一數(shù)值；
[0036]當(dāng)該第二時間間隔大于該第二指定時間間隔時，確定該目標(biāo)用戶的重度參數(shù)為第二數(shù)值。
[0037]可選的，基于該登錄天數(shù)、該登錄次數(shù)、該重度參數(shù)和該第一時間間隔，通過指定邏輯回歸模型，確定該目標(biāo)用戶的流失概率之前，還包括:
[0038]獲取待訓(xùn)練邏輯回歸模型；
[0039]基于存儲的訓(xùn)練樣本，確定該待訓(xùn)練邏輯回歸模型的各個參數(shù)，該訓(xùn)練樣本中存儲訓(xùn)練登錄天數(shù)、訓(xùn)練登錄次數(shù)、訓(xùn)練時間間隔、訓(xùn)練重度參數(shù)與訓(xùn)練流失參數(shù)之間的對應(yīng)關(guān)系;
[0040]基于該待訓(xùn)練邏輯回歸模型和該待訓(xùn)練邏輯回歸模型的各個參數(shù)，確定該指定邏輯回歸模型。
[0041]可選的，當(dāng)該目標(biāo)用戶的流失概率大于或等于指定概率閾值時，則確定該目標(biāo)用戶為即將流失的用戶之后，還包括:
[0042]確定該目標(biāo)用戶的流失參數(shù)；
[0043]將該登錄天數(shù)、該登錄次數(shù)、該第一時間間隔、該重度參數(shù)和該流失參數(shù)，存儲在訓(xùn)練登錄天數(shù)、訓(xùn)練登錄次數(shù)、訓(xùn)練時間間隔、訓(xùn)練重度參數(shù)與訓(xùn)練流失參數(shù)之間的對應(yīng)關(guān)系中。
[0044]可選的，確定該目標(biāo)用戶的流失參數(shù)，包括:
[0045]當(dāng)該目標(biāo)用戶為即將流失的用戶時，確定該目標(biāo)用戶的流失參數(shù)為第三數(shù)值；
[0046]當(dāng)該目標(biāo)用戶為非流失用戶時，確定該目標(biāo)用戶的流失參數(shù)為第四數(shù)值。
[0047]上述所有可選技術(shù)方案，均可按照任意結(jié)合形成本發(fā)明的可選實施例，本發(fā)明實施例對此不再--贅述。
[0048]圖2是本發(fā)明實施例提供的另一種預(yù)測流失用戶的方法流程圖。參見圖2，該方法包括:
[0049]步驟201:獲取目標(biāo)用戶在指定時間段內(nèi)登錄應(yīng)用程序的登錄天數(shù)和登錄次數(shù)，以及獲取目標(biāo)用戶最后一次登錄該應(yīng)用程序的時間與當(dāng)前時間之間的時間間隔，得到第一時間間隔。
[0050]為了預(yù)測流失用戶，也即是，判斷目標(biāo)用戶是否為即將流失的用戶，預(yù)測流失用戶的裝置可以獲取目標(biāo)用戶在指定時間段內(nèi)登錄應(yīng)用程序的登錄天數(shù)和登錄次數(shù)，以及獲取當(dāng)前時間之前目標(biāo)用戶最后一次登錄該應(yīng)用程序的時間，并確定目標(biāo)用戶最后一次登錄該應(yīng)用程序的時間與當(dāng)前時間之間的時間間隔，得到第一時間間隔。
[0051]其中，指定時間段為當(dāng)前時間之前且離當(dāng)前時間最近的指定時間段，比如