客户稳定性的预测方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种基于人工智能的客户稳定性的预测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：监测网络平台发布的多个目标信息；获取目标客户对应的客户数据；所述客户数据包括产品标识；基于所述目标信息计算所述产品标识对应的舆情指数；统计目标客户在所述监控周期对目标信息的访问数据；根据所述客户数据确定所述目标客户的情感特征；将所述舆情指数、所述访问数据以及所述情感特征输入预设的信息影响预测模型，输出所述目标客户的稳定性参数。采用本方法能够及时预测客户稳定性并提高预测准确率。

【技术实现步骤摘要】
客户稳定性的预测方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及计算机
，特别是涉及一种客户稳定性的预测方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着互联网媒体的影响力逐渐变大，通过互联网向用户发布信息的网络平台也越来越多。虽然网络平台发布的信息本身可能不含任何情感词，但访问这类信息却会让人产生某种情感倾向，而有些情感倾向则直接影响企业客户的稳定性。虽然目前大多企业会针对网络平台发布的信息进行回应，例如，发布辟谣信息等，但回应相关的信息时，往往是在信息事件发布并经过舆论发酵之后，此时对应企业来说，已经出现了客户流失等不良现象。可见，现有技术缺乏向企业提供针对客户稳定性的预警方案。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够及时预测客户稳定性并提高预测准确率的客户稳定性的预测方法、装置、计算机设备和存储介质。一种客户稳定性的预测方法，所述方法包括：监测网络平台发布的多个目标信息；获取目标客户对应的客户数据；所述客户数据包括产品标识；基于所述目标信息计算所述产品标识对应的舆情指数；统计目标客户在所述监控周期对目标信息的访问数据；根据所述客户数据确定所述目标客户的情感特征本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种客户稳定性的预测方法，所述方法包括：监测网络平台发布的多个目标信息；获取目标客户对应的客户数据；所述客户数据包括产品标识；基于所述目标信息计算所述产品标识对应的舆情指数；统计目标客户在所述监控周期对目标信息的访问数据；根据所述客户数据确定所述目标客户的情感特征；将所述舆情指数、所述访问数据以及所述情感特征输入预设的信息影响预测模型，输出所述目标客户的稳定性参数。

【技术特征摘要】
1.一种客户稳定性的预测方法，所述方法包括：监测网络平台发布的多个目标信息；获取目标客户对应的客户数据；所述客户数据包括产品标识；基于所述目标信息计算所述产品标识对应的舆情指数；统计目标客户在所述监控周期对目标信息的访问数据；根据所述客户数据确定所述目标客户的情感特征；将所述舆情指数、所述访问数据以及所述情感特征输入预设的信息影响预测模型，输出所述目标客户的稳定性参数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监测网络平台发布的多个目标信息，包括：监测网络平台发布的原始信息；对所述原始信息进行分词处理，得到每个所述原始信息对应的信息标签；获取多个目标关键词，识别所述信息标签是否包含所述目标关键词；若是，将相应原始信息标记为目标信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标信息计算所述产品标识对应的舆情指数，包括：对所述目标信息进行拆分，得到多个短文本；在所述短文本中提取产品标识，将所述产品标识与相应短文本关联；利用预设的舆情分析模型计算每个所述短文本对应的情感指数；确定多个所述短文本分别对应的影响力权重；根据相关联的短文本的情感指数和影响力权重，计算相应产品标识对应的舆情指数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述统计目标客户在所述监控周期对目标信息的访问数据，包括：获取目标客户的标识字段，将所述标识字段发送至所述网络平台；接收所述网络平台根据所述标识字段返回的关联访问数据；在所述关联访问数据中提取信息访问字段、信息收藏字段及信息转发字段；基于所述信息访问字段、信息收藏字段及信息转发字段统计所述目标客户在监控周期的信息访问量、信息收藏量及信息转发量。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述客户数据确定所述目标客户的情感特征，包括：获取多个子模型，确定多个所述子模型分别对应的权值因子；根据多个所述子模型及分别对应的权值因子，生成第一模型；获取客户样本数据及相对应的情感标签；将所述客户样本数据输入所述第一模型，得到中间情感分析结果；计算所述中间情感分析结果与所述情感标签的差异，根据所述差异对所述第一模型进行调整，...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈石，
申请(专利权)人：中国平安人寿保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44