【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，具体涉及一种目标客户筛选方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
1、在长租公寓经营过程中，提高入住率对于业务增长至关重要。为了实现这一目标，主动接触潜在用户已被广泛认为是一种有效的策略。然而，现有技术缺乏对长租公寓潜在找房用户意向的准确预测方案，无法准确筛选可能成为客户的用户，确定哪些用户具有潜在意向并且有可能成为长期客户是一项复杂的任务。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种目标客户筛选方法、系统、设备及存储介质，以解决现有技术缺乏对潜在找房用户意向的准确预测方案，目标客户筛选精度低，难以准确获取真实目标客户的问题。
2、第一方面，本专利技术提供了一种目标客户筛选方法，方法包括：
3、获取目标平台的用户使用记录数据，用户使用记录数据包括每个用户在目标平台上的使用记录数据；
4、将用户使用记录数据分别输入多个预设基本模型对用户意向成为客户进行预测，得到每个用户意向成为客户的多个预测结果；
5、将每个用户意向成...
【技术保护点】
1.一种目标客户筛选方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的目标客户筛选方法，所述目标平台为租房平台，其特征在于，所述获取目标平台的用户使用记录数据，包括：
3.根据权利要求2所述的目标客户筛选方法，其特征在于，所述预设基本模型包括：随机森林、极限梯度提升树、轻量级梯度提升树和神经网络模型；所述将所述用户使用记录数据分别输入多个预设基本模型对用户意向成为客户进行预测，得到每个用户意向成为客户的多个预测结果，包括：
4.根据权利要求1所述的目标客户筛选方法，其特征在于，所述将每个用户意向成为客户对应的多个预测结果输入...
【技术特征摘要】
1.一种目标客户筛选方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的目标客户筛选方法，所述目标平台为租房平台，其特征在于，所述获取目标平台的用户使用记录数据，包括：
3.根据权利要求2所述的目标客户筛选方法，其特征在于，所述预设基本模型包括：随机森林、极限梯度提升树、轻量级梯度提升树和神经网络模型；所述将所述用户使用记录数据分别输入多个预设基本模型对用户意向成为客户进行预测，得到每个用户意向成为客户的多个预测结果，包括：
4.根据权利要求1所述的目标客户筛选方法，其特征在于，所述将每个用户意向成为客户对应的多个预测结果输入预设堆叠模型进行组合预测，得到每个用户对应的用户意向预测结果，包括：
5.根据权利要求4所述的目标客户筛选方法，其特征在于，所述基于每个用户对应的用户...
【专利技术属性】
技术研发人员：王程，
申请(专利权)人：北京自如信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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