用户活跃度评估方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，提供一种用户活跃度评估方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：获取用户数据的基础特征、去时序化特征和序列特征；基于基础特征、去时序化特征和序列特征，获取初始留存分和留存分的二分类值；基于二分类值和初始留存分，确定用户的留存分，基于留存分确定活跃用户；留存分表征用户使用购物软件的活跃程度。本发明专利技术通过确定基础特征、去时序化特征和序列特征，进而得到第一留存分和留存分的二分类值；并基于第一留存分和二分类值，确定用户的留存分，进而确定活跃用户，提高了评估用户活跃度的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种用户活跃度评估方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

1、随着数字化产业不断深入，各方位的数据收集、储存和处理能力得到了显著提升。在此过程中，合作商积累了大量广泛涵盖、持续性强且精度高的海量用户数据。金融行业已广泛应用这些数据来挖掘潜在客户、拓展新产品以及指导业务发展方向。在实际工作中，通过制定相应的专家经验规则、传统的统计学方法或者机器学习建模的方式衡量用户对购车类app的活跃，用以评估用户购车贷款意向的方法已有很多。

2、传统的统计学方案，通过对用户使用app的序列行为数据进行分析，提取出影响用户活跃的关键因素，并使用回归模型或arima模型等方法进行预测。传统的统计学习方法的准确率往往非常低。

3、广泛使用的机器学习建模方案中，会过多依赖于人工经验解构特征，进而损失一些信息，影响模型的最终效果。

4、依托于专家经验的规则建设，需要基于单指标的统计分析或多指标的联合分布观察等，这限制了指标数量，过多难以形成固定的筛选口径，过少又无法保证结果的准确性。种种原因导致规则模型大都较为本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用户活跃度评估方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的用户活跃度评估方法，其特征在于，基于所述基础特征、所述去时序化特征和所述序列特征，获取留存分的二分类值，包括：

3.根据权利要求1所述的用户活跃度评估方法，其特征在于，基于所述基础特征、所述去时序化特征和所述序列特征，获取初始留存分，包括：

4.根据权利要求1所述的用户活跃度评估方法，其特征在于，获取用户数据的去时序化特征和序列特征，包括：

5.根据权利要求1所述的用户活跃度评估方法，其特征在于，基于所述基础特征、所述去时序化特征和所述序列特征，获取初始留存分之后，还包...

【技术特征摘要】

1.一种用户活跃度评估方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的用户活跃度评估方法，其特征在于，基于所述基础特征、所述去时序化特征和所述序列特征，获取留存分的二分类值，包括：

3.根据权利要求1所述的用户活跃度评估方法，其特征在于，基于所述基础特征、所述去时序化特征和所述序列特征，获取初始留存分，包括：

4.根据权利要求1所述的用户活跃度评估方法，其特征在于，获取用户数据的去时序化特征和序列特征，包括：

5.根据权利要求1所述的用户活跃度评估方法，其特征在于，基于所述基础特征、所述去时序化特征和所述序列特征，获取初始留存分之后，还包括：

6.根据权利要求1所述的用户活跃度...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑才华，杨弋鋆，
申请(专利权)人：浪潮通信信息系统有限公司，
类型：发明
国别省市：