【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其是涉及一种基于模糊标签的代发客户流失预警方法及系统。
技术介绍
1、人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，将人工智能领域的技术被引入到客户流失预警中，通过从数据中学习和训练来自动提取模式和规律。在基于模糊标签的客户流失预警中，同时利用机器学习算法用于构建预测模型，通过学习历史数据的模式和特征，以预测客户流失的可能性，但受限于代发客群特定属性，其数据往往不足且高稀疏，导致最终得到的模型预测精度不尽人意，而且常用的数据扩增技术（重采样、噪声加入等）存在无向性的问题，无法解决特征多样性不足的缺陷。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于模糊标签的代发客户流失预警方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种基于模糊标签的代发客户流失预警方法，所述方法包括以下步骤：
3、步骤s1：获取银行代发客户数据，对银行代发客户数据进行虚拟现实行为建模处理，生成代发客户行为语义地图数据；
4、步骤s2：对代发客户行为语义地图数据进行语义关系图推导处理，生成预测语义关系图数据；
5、步骤s3：基于预测语义关系图数据进行超越时间边界预测处理，生成时间关系预测数据；
6、步骤s4：对时间关系预测数据进行模糊标签的加权优化，生成优化模糊标签数据；
7、步骤s5：根据优化模糊标签数据进行流失标签数据提取处
8、步骤s6：对优化模糊流失标签数据进行代发客户流失警报处理，生成代发客户预警信号数据。
9、本专利技术提供了一种基于模糊标签的代发客户流失预警方法，获取银行代发客户数据，对银行代发客户数据进行虚拟现实行为建模处理，生成代发客户行为语义地图数据，通过获取银行代发客户数据，能够全面把握客户的行为模式、趋势和偏好。这使得银行能够更好地了解客户的经济活动、消费倾向和理财行为，从而更加准确地判断客户的需求和风险。对代发客户行为语义地图数据进行语义关系图推导处理，生成预测语义关系图数据，通过对代发客户行为语义地图数据进行语义关系图推导处理，可以揭示潜在的关系和相互作用。这包括代发客户之间的复杂关联、行为之间的因果关系等。通过推导潜在关系，银行可以更全面地了解代发客户行为的动态特征和模式，为业务决策提供更准确的参考依据。基于预测语义关系图数据进行超越时间边界预测处理，生成时间关系预测数据，基于预测语义关系图数据，进行超越时间边界预测处理。利用机器学习、时间序列分析等方法，结合代发客户行为模式和时间特征，建立时间关系预测模型。通过该模型，可以预测代发客户行为在未来时间范围内的发展趋势和变化情况。对时间关系预测数据进行模糊标签的加权优化，生成优化模糊标签数据，优化模糊标签数据具有一定的容错能力。由于时间关系的复杂性和不确定性，传统的确定性预测方法可能存在误差和局限性。而通过优化模糊标签数据，我们能够更好地识别和规避潜在的风险，提高预测结果的可靠性和稳定性，能够克服代发客群特定属性，数据具有高密度性，解决了特征多样不足的缺陷。根据优化模糊标签数据进行量子神经网络优化处理，生成优化模糊流失标签数据，优化的模糊流失标签数据能够改善银行的决策与预警能力。通过准确预测客户流失风险和行为趋势，银行可以及时制定针对性的措施，例如推出个性化的留存计划、提供定制化的产品和服务，以降低代发客户流失率并提升客户满意。对优化模糊流失标签数据进行微观经济模型警报处理，生成代发客户预警信号数据，代发客户预警信号数据为银行提供了重要的参考和依据，用于指导风险管理决策。银行可以根据预警信号的内容和严重程度，对流失的代发客户采取相应的措施，例如主动联系客户、增加监测频率、采取限制措施等，以减少潜在的损失和风险。
10、优选地，步骤s1包括以下步骤：
11、步骤s11：获取银行代发客户数据，对银行代发客户数据进行代发客户数据虚拟现实化处理，生成虚拟现实代发客户数据；
12、步骤s12：对虚拟现实代发客户数据进行代发客户行为模式挖掘处理，生成代发客户行为模式数据；
13、步骤s13：对代发客户行为模式数据进行行为模式语义化处理，生成代发客户行为语义数据；
14、步骤s14：基于代发客户行为语义数据进行代发客户行为语义地图构建，生成代发客户行为语义地图数据。
15、本专利技术通过获取银行代发客户数据，对银行代发客户数据进行代发客户数据虚拟现实化处理，生成虚拟现实代发客户数据，通过虚拟现实化处理，将原始代发客户数据转化为虚拟现实中的实体和属性表示，使得数据更具综合性。代发客户数据中的各种信息、特征和属性被有效地捕捉和表征，提供了更全面、全局的视角，对虚拟现实代发客户数据进行代发客户行为模式挖掘处理，生成代发客户行为模式数据，通过分析虚拟现实代发客户数据，不仅能够发现显而易见的代发客户行为模式，还能够挖掘出隐藏在数据背后的深层特征。这些特征可能涉及多个变量之间的关联、时间上的演变、不同维度的交叉等，对代发客户行为模式数据进行行为模式语义化处理，生成代发客户行为语义数据，语义化处理过程中，对代发客户行为模式进行解释和标注，使其具备更加明确和详细的描述。通过语言标注，可以识别出代发客户行为模式中的关键特征、行为规律和重要因素，进一步揭示代发客户行为的含义和内在关联。基于代发客户行为语义数据进行代发客户行为语义地图构建，生成代发客户行为语义地图数据，代发客户行为语义地图的构建过程中，采用了图的聚类算法，将相似的行为模式聚集在一起形成节点，同时使用边表示不同模式之间的关系。可以发现隐藏在数据中的模式和规律，揭示代发客户行为的潜在结构。通过对地图的分析，可以发现不同模式之间的关联、共现模式以及频繁转换的模式，从而识别出代发客户行为中的重要因素和影响因子。
16、优选地，步骤s2的具体步骤为：
17、步骤s21：对代发客户行为语义地图数据进行超维语义解码处理，生成超维解码数据集；
18、步骤s22：基于超维解码数据集进行量子节点揭示处理，生成量子语义节点集数据；
19、步骤s23：对量子语义节点集数据进行非线性关系提取处理，生成非线性语义关系集数据；
20、步骤s24：对非线性语义关系集数据进行语义关系图嵌入处理，生成语义关系嵌入集数据；
21、步骤s25：根据语义关系嵌入集数据进行神经网络图生成处理，生成预测语义关系图数据。
22、本专利技术通过对代发客户行为语义地图数据进行超维语义解码处理，生成超维解码数据集，超维解码数据集还原了代发客户行为的关系结构，包括行为之间的关联、相互作用和依赖关系。这使得我们能够更加深入地分析和理解代发客户行为模式，并从中发现潜在的关联规律、趋势模式和异常行为，基于超维解码数据集进行量子节点揭示处理，生成量子语义节点集数据，能够处理高维复杂数据，并从中提取关键的量子语义节点，实现对数据的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于模糊标签的代发客户流失预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于模糊标签的代发客户流失预警方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤为：
3.根据权利要求1所述的基于模糊标签的代发客户流失预警方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的基于模糊标签的代发客户流失预警方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤为：
5.根据权利要求4所述的基于模糊标签的代发客户流失预警方法，其特征在于，其中步骤S32中的时间语义关系预测模型具体为：
6.根据权利要求5所述的基于模糊标签的代发客户流失预警方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤为：
7.根据权利要求6所述的基于模糊标签的代发客户流失预警方法，其特征在于，步骤S45中的模糊标签权重调整公式具体为：
8.根据权利要求7所述的基于模糊标签的代发客户流失预警方法，其特征在于，步骤S5的具体步骤为：
9.根据权利要求1所述的基于模糊标签的代发客户流失预警方法，其特征在于，步骤S6的具体步骤为：
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...【技术特征摘要】
1.一种基于模糊标签的代发客户流失预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于模糊标签的代发客户流失预警方法，其特征在于，步骤s1的具体步骤为：
3.根据权利要求1所述的基于模糊标签的代发客户流失预警方法，其特征在于，步骤s2的具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的基于模糊标签的代发客户流失预警方法，其特征在于，步骤s3的具体步骤为：
5.根据权利要求4所述的基于模糊标签的代发客户流失预警方法，其特征在于，其中步骤s32中的时间语义关系预测模型具体为：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨志，邓日晓，谭林，聂璇，阳城，杨良，
申请(专利权)人：湖南三湘银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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