【技术实现步骤摘要】
一种业务推荐方法、装置和存储介质
[0001]本专利技术涉及业务支撑领域，尤其涉及一种业务推荐方法、装置和存储介质。
技术介绍
[0002]随着社会的进步以及科技的发展，用户对网络、业务、服务的要求越来越高。电信运营商、电商、零售业、金融、保险等行业通常会用用户调查测评的方式来开展业务满意度测评及净推荐值(NPS，Net Promoter Score)监测，倾听用户反馈并挖掘业务问题，及时调整用户运营策略，提升公司运营效果。
[0003]如何根据用户自身环境、行为、设备特征等差异，智能选择最佳的调查内容、邀约时机、渠道设备和调查交互方式，并更全面的采集用户调查过程中的真实状态和反馈，是提升用户参与度及测评质量的关键因素。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本专利技术的主要目的在于提供一种业务推荐方法、装置和存储介质。
[0005]为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：
[0006]本专利技术实施例提供了一种业务推荐方法，应用于服务器，所述方法包括：
[0007]获...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种业务推荐方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括：获取至少一个终端的数据；根据所述至少一个终端中每个所述终端的数据，确定至少一个家庭群体；运用预设的识别模型，识别所述家庭群体的特征值，确定所述家庭群体的业务订购概率；所述识别模型用于识别所述家庭群体订购目标业务的业务订购概率；根据所述业务订购概率，确定订购推荐信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一个终端中每个所述终端的数据，确定至少一个家庭群体，包括：根据所述至少一个终端中每个所述终端的数据，确定每个所述终端的相似度矩阵；根据每个所述终端的相似度矩阵，建立拉普拉斯矩阵；根据所述拉普拉斯矩阵确定至少一个目标特征向量；根据所述至少一个目标特征向量，构建特征向量空间；对所述特征向量空间中的特征向量进行聚类，得到聚类结果；所述聚类结果包括至少一个家庭群体。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：生成识别模型；所述生成识别模型，包括：根据预设的训练样本集，采用机器学习分类模型进行训练，得到训练后的机器学习分类模型，作为所述识别模型；所述训练样本集，包括：至少一个训练样本和所述至少一个训练样本中每个训练样本对应的标签；所述训练样本包括家庭样本对应的特征指标；所述标签表征是否订购目标业务。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述运用预设的识别模型，识别所述家庭群体的特征值，确定所述家庭群体的业务订购概率之前，所述方法还包括：确定所述家庭群体的特征值；所述家庭群体的特征值，包括以下至少之一：家庭成员间的通话次数、通话时长、家庭总体通话饱和度、家庭成员是否有语音超套；移动网络上网流量总量、家庭流量饱和度、家庭成员是否有流量超套；家庭成员个数、家庭结构。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述业务订购概率，确定订购推荐信息，包括：确定所述业务订购概率超过预设阈值时，确定订购推荐信息；所述订购推荐信息用于推送给家庭中的任意终端。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：确定所述家庭群体中的满足预设条件的目标终端；针对所述目标终端发送订购推荐信息；所述预设条件，包括以下至少之一：消费能力超过第一预设阈值；累计通话时长超过第二预设阈值；
作为主叫方频次超过第三预设阈值。7.一种业务推荐装置，其特征在于，应用于服务器，所述装置包括：获取模块，用于获取至少一个终端的数据；第一处理模块，用于根据所述至少一个终端...
【专利技术属性】
技术研发人员：程印超，郭叶，徐众贤，周志红，林琳，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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