用户留存概率预测方法、装置、预测服务器及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种用户留存概率预测方法、装置、预测服务器及存储介质，根据目标业务在历史周期的用户回流数据，预估所述目标业务在未来的目标周期的用户回流概率，根据目标业务在所述历史周期的用户留存数据，预估所述目标业务在所述目标周期的用户基准留存概率；根据所述用户回流概率调整所述用户留存基准概率，得到调整后的用户留存基准概率；获取目标用户在所述目标周期的留存概率调整参数；根据所述留存概率调整参数，以及所述调整后的用户留存基准概率，预测所述目标用户在所述目标周期的留存概率。本实施例考虑用户回流对预测的用户留存概率的影响且可以进行多个未来的目标周期预测，显著提高了用户留存概率的预测准确性，提高了预测效果。

User retention probability prediction method, device, prediction server and storage medium

The invention discloses a user retention probability prediction method, device, prediction server and storage medium. According to the user return data of the target service in the historical period, the user return probability of the target service in the future target period is estimated, and according to the user retention data of the target service in the historical period, the user return probability of the target service is predicted. The user reference retention probability of the target service in the target period is adjusted according to the user return probability, and the adjusted user retention reference probability is obtained; the target user retention probability adjustment parameters in the target period are obtained; the parameters are adjusted according to the retention probability; and The adjusted user retention reference probability predicts the retention probability of the target user in the target period. Considering the influence of user reflux on the predicted user retention probability, this implementation can predict multiple future target cycles, which significantly improves the prediction accuracy of user retention probability and the prediction effect.

【技术实现步骤摘要】
用户留存概率预测方法、装置、预测服务器及存储介质
本专利技术涉及信息处理
，更具体的说，是涉及一种用户留存概率预测方法、装置、预测服务器及存储介质。
技术介绍
用户留存概率是针对业务(业务如游戏、社交软件等应用程序，又如提供服务的网站等)的具体注册用户而言，指的是业务的某一注册用户在未来留存下来的概率；为指导业务运营策略的制定、调整，对业务的具体注册用户在未来的留存概率进行预测(即进行用户留存概率预测)，显得尤为必要。在进行用户在业务的未来的留存概率预测时，传统的用户留存概率预测方式主要是基于用户在业务中的静态指标特征，通过使用线性回归、逻辑回归等传统的机器学习模型，建立未来单个周期的用户特征与用户留存概率之间的关联关系，并对业务的具体注册用户在未来周期的留存概率进行预测。但是，对于很多业务(如游戏业务)的用户，往往涉及到流失用户回流的情况，而传统的用户留存概率预测方式并未考虑用户回流对业务的具体注册用户在未来周期的留存概率的影响，导致所得到的留存概率预测的结果较为片面，预测结果的准确率并不高，并无法为业务的运营策略的制定、调整提供有效指导。因此，目前迫切需要一种能够有效提高预测准确率的用户留存概率预测方法。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种用户留存概率预测方法、装置、预测服务器及存储介质，以解决预测准确率较低的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种用户留存概率预测方法，包括：获取目标业务在历史周期的用户回流数据；根据所述用户回流数据，预估所述目标业务在未来的目标周期的用户回流概率；获取目标业务在所述历史周期的用户留存数据；根据所述用户留存数据，预估所述目标业务在所述目标周期的用户留存基准概率；根据所述用户回流概率调整所述用户留存基准概率，得到调整后的用户留存基准概率；获取目标用户在所述目标周期的留存概率调整参数；根据所述留存概率调整参数，以及所述调整后的用户留存基准概率，预测所述目标用户在所述目标周期的留存概率。本专利技术实施例还提供一种用户留存概率预测装置，包括：用户回流数据获取模块，用于获取目标业务在历史周期的用户回流数据；用户回流概率预估模块，用于根据所述用户回流数据，预估所述目标业务在未来的目标周期的用户回流概率；用户留存数据获取模块，用于获取目标业务在所述历史周期的用户留存数据；用户留存基准概率预估模块，用于根据所述用户留存数据，预估所述目标业务在所述目标周期的用户留存基准概率；用户留存基准概率调整模块，用于根据所述用户回流概率调整所述用户留存基准概率，得到调整后的用户留存基准概率；留存概率调整参数确定模块，用于获取目标用户在所述目标周期的留存概率调整参数；留存概率预测模块，用于根据所述留存概率调整参数，以及所述调整后的用户留存基准概率，预测所述目标用户在所述目标周期的留存概率。本专利技术实施例还提供一种预测服务器，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；所述存储器存储有适于所述处理器执行的程序，以实现上述所述的用户留存概率预测方法的步骤。本专利技术实施例还提一种存储介质，所述存储介质存储有适于所述处理器执行的程序，以实现上述所述的用户留存概率预测方法的步骤。经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术公开了一种用户留存概率预测方法、装置、预测服务器及存储介质，根据目标业务在历史周期的用户回流数据，预估所述目标业务在未来的目标周期的用户回流概率，根据目标业务在所述历史周期的用户留存数据，预估所述目标业务在所述目标周期的用户基准留存概率；根据所述用户回流概率调整所述用户留存基准概率，得到调整后的用户留存基准概率；获取目标用户在所述目标周期的留存概率调整参数；根据所述留存概率调整参数，以及所述调整后的用户留存基准概率，预测所述目标用户在所述目标周期的留存概率。本实施例考虑用户回流对预测的用户留存概率的影响且可以进行多个未来的目标周期预测，显著提高了用户留存概率的预测准确性，提高了预测效果。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的用户留存概率预测系统的架构示意图；图2为本专利技术实施例提供的用户留存概率预测方法的流程图；图3为本专利技术实施例提供的用户留存概率预测方法的流程过程示例图；图4为本专利技术实施例提供的用户留存概率预测装置的结构框图；图5为本专利技术实施例提供的用户留存概率预测装置的另一结构框图；图6为本专利技术实施例提供的预测服务器的结构框图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施例提供的用户留存概率预测方法可针对游戏、社交、电子商务等类型的业务，进行具体用户在业务的未来周期的留存概率的预测；作为一种可选示例，本专利技术实施例提供的用户留存概率预测方法可针对游戏业务，进行具体用户在游戏业务的未来周期的留存概率的预测，图1示出了本专利技术实施例提供的用户留存概率预测系统的架构示意图，参照图1，该系统可以包括：游戏数据库10和预测服务器11。其中，游戏数据库10是存储游戏业务的用户游戏数据的数据库，游戏数据可存储游戏业务中与用户相关的各类数据；具体的，作为一种示例，游戏数据库可针对每一用户存储如下数据：用户基础数据：性别、年龄、职业、学历等；用户登录数据：登录时长、登录次数、登录天数、登录频率等；用户充值数据：充值金额、账户金额、充值次数、ARPU等；用户表现数据：角色等级、装备信息、组队频次、杀怪数量等。在本专利技术实施例中，游戏数据库10还可用于记录游戏在各历史周期的用户流失数据与各历史周期的活跃用户数据。其中，一个周期可以是指一天、一周、一个月、一个季度等，也可以是指预设的其他时间范围，如五天、十天、两个月等。预测服务器11为用于本专利技术实施例预测用户在游戏业务的未来周期的留存概率的服务设备，其功能可以由游戏服务器来实现，也可以由单独设置的服务器来实现。其中，游戏服务器是为用户提供游戏服务的服务设备，能够与用户在游戏终端进行交互，实现游戏的登录、退出、游戏逻辑处理等功能。在本专利技术实施例中，预测服务器11可与游戏数据库10相配合，对游戏业务的任一具体用户在未来周期的留存概率进行预测。其中，游戏数据库10可为用户在未来周期的留存概率的预测提供数据支持，预测服务器11可根据游戏数据库10中的用户数据来预测用户在游戏业务未来周期的留存概率。需要说明的是，图1所示游戏数据库和预测服务器仅为业务在游戏类型下的一种系统架构示例；在任一类型的业务下，本专利技术实施例可提供业务数据库和预测服务器的系统架构来实现用户留存概率预测，业务数据库可以是存储用户业务数据的数据库(图1所示游戏数据库仅是业务数据库在游戏业务情境下的一种表现形式)；预测服务器可以是提供业务服务的业务服务器(如图1所示预测服务器可以由游戏服务器实现)，也可以是专门设置的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用户留存概率预测方法，其特征在于，包括：获取目标业务在历史周期的用户回流数据；根据所述用户回流数据，预估所述目标业务在未来的目标周期的用户回流概率；获取目标业务在所述历史周期的用户留存数据；根据所述用户留存数据，预估所述目标业务在所述目标周期的用户留存基准概率；根据所述用户回流概率调整所述用户留存基准概率，得到调整后的用户留存基准概率；获取目标用户在所述目标周期的留存概率调整参数；根据所述留存概率调整参数，以及所述调整后的用户留存基准概率，预测所述目标用户在所述目标周期的留存概率。

【技术特征摘要】
1.一种用户留存概率预测方法，其特征在于，包括：获取目标业务在历史周期的用户回流数据；根据所述用户回流数据，预估所述目标业务在未来的目标周期的用户回流概率；获取目标业务在所述历史周期的用户留存数据；根据所述用户留存数据，预估所述目标业务在所述目标周期的用户留存基准概率；根据所述用户回流概率调整所述用户留存基准概率，得到调整后的用户留存基准概率；获取目标用户在所述目标周期的留存概率调整参数；根据所述留存概率调整参数，以及所述调整后的用户留存基准概率，预测所述目标用户在所述目标周期的留存概率。2.根据权利要求1所述的用户留存概率预测方法，其特征在于，所述获取目标业务在历史周期的用户回流数据包括：从目标业务在相对于当前周期已发生的各历史周期的用户回流数据中确定至少两组用户回流数据；每组用户回流数据中包括至少两个历史周期的用户回流数据；所述根据所述用户回流数据，预估所述目标业务在未来的目标周期的用户回流概率包括：根据所述至少两组用户回流数据，确定所述目标业务在所述至少两个历史周期的用户回流概率；根据所述目标业务在所述至少两个历史周期的用户回流概率，预估所述目标业务在所述目标周期的用户留存概率。3.根据权利要求1所述的用户留存概率预测方法，其特征在于，所述获取目标业务在所述历史周期的用户留存数据包括：从目标业务在相对于当前周期已发生的各历史周期的用户留存数据中确定至少两组用户留存数据；每组用户留存数据中包括至少两个历史周期的用户留存数据；根据所述用户留存数据，预估所述目标业务在所述目标周期的用户留存基准概率包括：根据所述至少两组用户留存数据，确定所述目标业务在所述至少两个历史周期的用户留存基准概率；根据所述目标业务在所述至少两个历史周期的用户留存基准概率，预估所述目标业务在所述目标周期的用户留存基准概率。4.根据权利要求1所述的用户留存概率预测方法，其特征在于，所述获取目标用户在所述目标周期的留存概率调整参数包括：获取目标用户的各标准化用户特征；结合所述目标用户在当前周期之前的至少两个历史周期的留存标签，运用COX回归方法确定所述目标用户在当前周期之后的至少两个目标周期的特征权重；根据所述目标用户的各标准化用户特征与所述目标用户在当前周期之后的至少两个目标周期的特征权重确定所述目标用户在当前周期之后的至少两个目标周期的留存概率调整参数。5.根据权利要求1所述的用户留存概率预测方法，其特征在于，还包括：若所预测的目标用户在所述目标周期的留存概率低于所述目标用户在所述目标周期的调整后的用户留存基准概率，标记所述目标用户为在所述目标周期的流失用户；若所预测的目标用户在所述目标周期的留存概率不低于所述目标用户在所述目标周期的调整后的用户留存基准概率，标记所述目标用户为在所述目标周期的非流失用户。6.一种用户留存概率预测装置，其特征在于，包括：用户回流数据获取模块，用于获取目标业务在历史周期的用户回流数据；用户回流概率预估模块，用于根据所述用户回流数据，预估所述目标业务在未来的目标周期的...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟子宏，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44