用户生命周期预测及用户费用优化的算法制造技术

本发明专利技术公开了用户生命周期预测及用户费用优化的算法

【技术实现步骤摘要】
用户生命周期预测及用户费用优化的算法、装置及储存介质


[0001]本专利技术涉及二轮车换电用户的生命周期预测领域，尤其涉及用户生命周期预测及用户费用优化的算法
、
装置及储存介质
。

技术介绍

[0002]在当今竞争日益激烈的二轮车换电行业中，用户获取和保留已经成为企业成功的关键因素之一
。
为了提高运营效益并获得竞争优势，迫切需要更深入地理解用户的生命周期，以便在用户不同的生命周期阶段采取精细化和个性化的费用策略
。
然而，传统的方法通常依赖于经验和规则制定，缺乏数据支持和个性化决策，这已经成为了当前面临的主要挑战
。
[0003]用户生命周期是指用户在与企业或产品互动的整个过程中经历的各种阶段，包括用户获取
、
用户参与
、
用户留存
、
用户流失等
。
不同的生命周期阶段需要不同的策略来最大化用户价值和企业利润
。
然而，如何确定用户处于哪个生命周期阶段，以及如何制定最优的费用策略，一直是本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
用户生命周期预测及用户费用优化的算法，其特征在于：步骤如下：步骤
S1
：收集二轮车换电用户相关的数据信息，并对数据进行预处理；步骤
S2
：使用
K
均值聚类算法对用户进行聚类，将具有相似特征和行为模式的二轮车换电用户归为一类，以将用户分为不同的群体或簇；步骤
S3
：使用用户聚类的结果作为用户生命周期的不同类别，并将各个生命周期阶段作为贝叶斯网络子模型的各个节点；步骤
S4
：为每个节点建立条件概率分布，组合节点以及各节点之间的概率关系，构建完整的贝叶斯网络子模型；结合
K
均值聚类算法和贝叶斯网络子模型，建立生命周期预测模型；步骤
S5
：使用生命周期预测模型对新用户进行生命周期预测；步骤
S6
：根据所预测的新用户的生命周期，使用线性规划方法为新用户制定优化的费用策略；步骤
S7
：累积新用户数据，反馈更新生命周期预测模型，对费用策略进行动态调整
。2.
根据权利要求1所述的用户生命周期预测及用户费用优化的算法，其特征在于：在步骤
S2
中，将
N
个用户样本分为
K
个簇，每个簇的中心用
μ
表示，每个用户样本用
x
i
表示，则
K
均值聚类的目标是最小化以下损失函数：并通过以下步骤进行迭代：步骤
R1
：初始化
K
个簇的中心：随机选择
K
个用户作为初始簇中心，分别用向量
μ1，
…
，
μ
K
来表示；步骤
R2
：将每个用户分配到离其最近的簇：对于每个用户样本
x
i
，计算它与每个簇中心
μ
K
之间的距离；将
x
i
分配到距离最近的簇，即找到
k
使得：
k
＝
argmin
k
||x
i
‑
μ
k
||2；步骤
R3
：更新每个簇的中心：对于每个簇
k
，计算该簇内所有用户样本的平均值，以得到新的簇中心
μ
k
：其中，
C
k
表示被分配到簇
k
的所有用户样本的集合；步骤
R4
：反复进行步骤
R3
和步骤
R4
，直到簇中心不再发生变化
。3.
根据权利要求1所述的用户生命周期预测及用户费用优化的算法，其特征在于：在步骤
S3
中，每个生命周期阶段的状态用
S
i
表示，对于
M
个生命周期阶段，则有：
S
＝
S1，
S2，
...
，
S
M
；然后确定每个节点的父节点集合
Pa(S
i
)
，则贝叶斯网络的条件概率分布可以用
P(S
i
|Pa(S
i
))
表示，其中
S
i
是节点
i
的状态，
Pa(S
i
)
是节点
i
的父节点集合
。4.
根据权利要求1所述的用户生命周期预测及用户费用优化的算法，其特征在于：在步骤
S4
中，通过分析历史数据，使用最大似然估计方法估计每个节点的条件概率分布，公式如下：
其中，
Count(Si
，
Pa(Si))
表示在数据中节点
S
i
和其父节点
Pa(S
i
)
同时出现的次数，
Count(Pa(S
i
))
表示父节点
Pa(S
i
)
出现的次数；然后重复上述步骤，为每个节点建立条件概率分布
。5.
根据权利要求1所述的用户生命周期预测及用户费用优化的算法，其特征在于：在步骤
S5
中，使用生命周期预测...

【专利技术属性】
技术研发人员：程禹斯，蔡钺，
申请(专利权)人：上海智租物联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：