本申请提供一种带宽推荐方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，解决了相关技术中，营业厅的人力资源有限但是覆盖范围较大，导致无法全面地覆盖所有潜在的用户，影响了带宽推荐的有效性的技术问题。该方法包括：获取待预测用户的用户信息，该待预测用户的用户信息包括该待预测用户的基础信息、该待预测用户的业务信息以及该待预测用户的活动信息；将该待预测用户的用户信息输入基于随机森林模型的目标带宽推荐模型，得到该待预测用户的预测结果，该预测结果为推荐用户或者非推荐用户；在该待预测用户为推荐用户的情况下，向该待预测用户推荐带宽业务。向该待预测用户推荐带宽业务。向该待预测用户推荐带宽业务。
【技术实现步骤摘要】
一种带宽推荐方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种带宽推荐方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]目前，对于某一营业厅而言，可以由该营业厅内的营业员向该营业厅覆盖范围内的移网用户发送营销短信，以向该移网用户推荐带宽业务。
[0003]但是，上述方法中，营业厅的人力资源有限但是覆盖范围较大，导致无法全面地覆盖所有潜在的用户，影响了带宽推荐的有效性。
技术实现思路
[0004]本申请提供一种带宽推荐方法、装置、电子设备及存储介质，解决了相关技术中，营业厅的人力资源有限但是覆盖范围较大，导致无法全面地覆盖所有潜在的用户，影响了带宽推荐的有效性的技术问题。
[0005]第一方面，本申请提供一种带宽推荐方法，包括：获取待预测用户的用户信息，该待预测用户的用户信息包括该待预测用户的基础信息、该待预测用户的业务信息以及该待预测用户的活动信息；将该待预测用户的用户信息输入基于随机森林模型的目标带宽推荐模型，得到该待预测用户的预测结果，该预测结果为推荐用户或者非推荐用户；在该待预测用户为推荐用户的情况下，向该待预测用户推荐带宽业务。
[0006]可选地，上述向该待预测用户推荐带宽业务具体包括：确定该待预测用户与营业账户之间的距离；在该待预测用户与该营业账户之间的距离小于或等于距离阈值的情况下，向该营业账户发送该待预测用户的用户标识，以使得该营业账户向该待预测用户推荐带宽业务。
[0007]可选地，该带宽推荐方法还包括：获取多个用户各自的用户信息，其中，一个用户的用户信息包括该用户的基础信息、该用户的业务信息以及该用户的活动信息，该多个用户中包括推荐用户和非推荐用户；基于该多个用户各自的用户信息，更新基于随机森林模型的初始带宽推荐模型中的超参数，得到该目标带宽推荐模型，该超参数包括该初始带宽推荐模型中包括的决策树的数量以及决策树对应的特征的数量。
[0008]可选地，该带宽推荐方法还包括：获取该待预测用户的历史数据；删除该历史数据中的异常数据，并且对该历史数据中的缺失数据进行填充处理，以得到该待预测用户的用户信息。
[0009]第二方面，本申请提供一种带宽推荐装置，包括：获取模块、处理模块以及推荐模块；该获取模块，用于获取待预测用户的用户信息，该待预测用户的用户信息包括该待预测用户的基础信息、该待预测用户的业务信息以及该待预测用户的活动信息；该处理模块，用于将该待预测用户的用户信息输入基于随机森林模型的目标带宽推荐模型，得到该待预测用户的预测结果，该预测结果为推荐用户或者非推荐用户；该推荐模块，用于在该待预测用
户为推荐用户的情况下，向该待预测用户推荐带宽业务。
[0010]可选地，该带宽推荐装置还包括确定模块和发送模块；该确定模块，用于确定该待预测用户与营业账户之间的距离；该发送模块，用于在该待预测用户与该营业账户之间的距离小于或等于距离阈值的情况下，向该营业账户发送该待预测用户的用户标识，以使得该营业账户向该待预测用户推荐带宽业务。
[0011]可选地，该获取模块，还用于获取多个用户各自的用户信息，其中，一个用户的用户信息包括该用户的基础信息、该用户的业务信息以及该用户的活动信息，该多个用户中包括推荐用户和非推荐用户；该处理模块，还用于基于该多个用户各自的用户信息，更新基于随机森林模型的初始带宽推荐模型中的超参数，得到该目标带宽推荐模型，该超参数包括该初始带宽推荐模型中包括的决策树的数量以及决策树对应的特征的数量。
[0012]可选地，该获取模块，还用于获取该待预测用户的历史数据；该处理模块，还用于删除该历史数据中的异常数据，并且对该历史数据中的缺失数据进行填充处理，以得到该待预测用户的用户信息。
[0013]第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：处理器和被配置为存储处理器可执行指令的存储器；其中，处理器被配置为执行所述指令，以实现上述第一方面中任一种可选地带宽推荐方法。
[0014]第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有指令，当该计算机可读存储介质中的指令由电子设备执行时，使得该电子设备能够执行上述第一方面中任一种可选地带宽推荐方法。
[0015]本申请提供的带宽推荐方法、装置、电子设备及存储介质，电子设备可以获取待预测用户的用户信息，并且将该待预测用户的用户信息输入基于随机森林模型的目标带宽推荐模型，能够准确地预测出该待预测用户是推荐用户还是非推荐用户，从而可以准确、有效地预测出某一区域中所有的用户是否为推荐用户。在该待预测用户为推荐用户的情况下，说明向该待预测用户推荐带宽业务的成功率较高。此时电子设备向该待预测用户推荐带宽业务，能够提升带宽推荐的有效性，提高带宽覆盖率。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本申请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。
[0017]图1为本申请实施例提供的一种带宽推荐方法的流程示意图；
[0018]图2为本申请实施例提供的另一种带宽推荐方法的流程示意图；
[0019]图3为本申请实施例提供的另一种带宽推荐方法的流程示意图；
[0020]图4为本申请实施例提供的另一种带宽推荐方法的流程示意图；
[0021]图5为本申请实施例提供的一种进行带宽推荐的过程示意图；
[0022]图6为本申请实施例提供的一种带宽推荐装置的结构示意图；
[0023]图7为本申请实施例提供的另一种带宽推荐装置的结构示意图。
具体实施方式
[0024]下面将结合附图对本申请实施例提供的带宽推荐方法、装置、电子设备及存储介
质进行详细的描述。
[0025]此外，本申请的描述中所提到的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括其他没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
[0026]需要说明的是，本申请实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其他实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
[0027]在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指两个或两个以上。
[0028]基于
技术介绍
中所描述，由于相关技术中，对于某一营业厅而言，可以由该营业厅内的营业员向该营业厅覆盖范围内的移网用户发送营销短信，以向该移网用户推荐带宽业务。但是，营业厅的人力资源有限、覆盖范围较大，导致无法全面地覆盖所有潜在的用户，影响了带宽推荐的有效性。基于此，本申请实施例提供一种带宽推荐方法、装置、电子设备及存储介质，电子设备可以获取待预测用户的用户信息，并本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种带宽推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取待预测用户的用户信息，所述待预测用户的用户信息包括所述待预测用户的基础信息、所述待预测用户的业务信息以及所述待预测用户的活动信息；将所述待预测用户的用户信息输入基于随机森林模型的目标带宽推荐模型，得到所述待预测用户的预测结果，所述预测结果为推荐用户或者非推荐用户；在所述待预测用户为推荐用户的情况下，向所述待预测用户推荐带宽业务。2.根据权利要求1所述的带宽推荐方法，其特征在于，所述向所述待预测用户推荐带宽业务，包括：确定所述待预测用户与营业账户之间的距离；在所述待预测用户与所述营业账户之间的距离小于或等于距离阈值的情况下，向所述营业账户发送所述待预测用户的用户标识，以使得所述营业账户向所述待预测用户推荐带宽业务。3.根据权利要求1所述的带宽推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：获取多个用户各自的用户信息，其中，一个用户的用户信息包括所述用户的基础信息、所述用户的业务信息以及所述用户的活动信息，所述多个用户中包括推荐用户和非推荐用户；基于所述多个用户各自的用户信息，更新基于随机森林模型的初始带宽推荐模型中的超参数，得到所述目标带宽推荐模型，所述超参数包括所述初始带宽推荐模型中包括的决策树的数量以及决策树对应的特征的数量。4.根据权利要求1
‑
3中任一项所述的带宽推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述待预测用户的历史数据；删除所述历史数据中的异常数据，并且对所述历史数据中的缺失数据进行填充处理，以得到所述待预测用户的用户信息。5.一种带宽推荐装置，其特征在于，包括：获取模块、处理模块以及推荐模块；所述获取模块，用于获取待预测用户的用户信息，所述待预测用户的用户信息包括所述待预测用户的基础信息、所述待预测用户的业务信息以及所述待预测用户的活动信息；所述处理模块，用于将所述待预测用户的用户信息输入基于随机森林模型的目标带宽推荐模型，得到所...
【专利技术属性】
技术研发人员：葛阳，李坤树，蒋涛，艾铭坤，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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