【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数字医疗领域，尤其涉及一种问诊用户流失预测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着互联网医疗技术的兴起，在线问诊逐渐成为人们看病的主要方式之一，而在线问诊业务在各企业互联网平台的竞争中，如何提升用户对其平台的忠诚度，预防用户流失成为至关重要的一环。
2、相关技术中，对于平台的用户流失大多采用流失预测模型进行预测，通过流失预测模型直接输出一个预测结果，但目前通过流失预测模型直接进行问诊用户流失预测的准确率较低。
技术实现思路
1、本申请实施例的主要目的在于提出一种问诊用户流失预测方法、装置、电子设备及存储介质，旨在提高问诊用户的流失预测准确率。
2、为实现上述目的，本申请实施例的第一方面提出了一种问诊用户流失预测方法，所述方法包括：
3、获取用户特征指标，所述用户特征指标用于指示用户的问诊行为；
4、将所述用户特征指标输入流失预测模型，获得第一流失预测结果；
5、获取所述用户的疾病标签，所述疾病标签用于指示所述用户的复诊需求；
6、根据所述疾病标签和所述第一流失预测结果，确定所述用户的目标流失预测结果。
7、在一些实施例，所述疾病标签指示所述用户存在复诊需求；
8、所述根据所述疾病标签和所述第一流失预测结果，确定所述用户的目标流失预测结果，包括：
9、获取用户的复诊行为数据，所述复诊行为数据用于指示用户在复诊期限内是否进行了复诊；
10、在所述
11、在所述用户在复诊期限内未进行复诊的情况下，根据所述第一流失预测结果，确定所述用户的目标流失预测结果。
12、在一些实施例，根据所述第一流失预测结果，确定所述用户的目标流失预测结果，包括：
13、在所述第一流失预测结果预测所述用户流失的情况下，将所述第一流失预测结果作为所述用户的目标流失预测结果；
14、在所述第一流失预测结果预测所述用户未流失的情况下，对所述第一流失预测结果进行修正，得到第二流失预测结果，将所述第二流失预测结果作为目标流失预测结果。
15、在一些实施例，所述疾病标签指示所述用户不存在复诊需求；
16、所述根据所述疾病标签和所述第一流失预测结果，确定所述用户的目标流失预测结果，包括：
17、将所述第一流失预测结果作为目标流失预测结果。
18、在一些实施例，所述获取所述用户的疾病标签，包括：
19、获取基于大数据学习的复诊预测模型；
20、获取所述用户的诊疗数据，所述诊疗数据用于指示用户的疾病信息；
21、将所述用户的诊疗数据输入所述复诊预测模型，获得所述用户的疾病标签。
22、在一些实施例，所述获取用户特征指标，包括：
23、获取用户id数据；
24、根据用户id数据获取每个用户id对应的用户问诊行为数据；
25、将每个所述用户id对应的所述用户问诊行为数据作为用户特征指标。
26、在一些实施例，所述流失预测模型为决策树模型；
27、所述将所述用户特征指标输入流失预测模型，获得第一流失预测结果之前，还包括：
28、获得包括多个用户历史问诊特征的用户历史问诊数据集；
29、计算各个所述用户历史问诊特征的信息增益率，根据信息增益率进行特征选择，得到特征选择结果；
30、根据特征选择结果构建决策树模型。
31、为实现上述目的，本申请实施例的第二方面提出了一种问诊用户流失预测装置，所述装置包括：
32、用户特征获取模块，用于获取用户特征指标，所述用户特征指标用于指示用户的问诊行为；
33、第一流失预测模块，用于根据所述用户特征指标进行流失预测处理，获得第一流失预测结果；
34、疾病标签获取模块，用于获取所述用户的疾病标签，所述疾病标签用于指示所述用户的复诊需求；
35、第二流失预测模块，用于根据所述疾病标签和所述第一流失预测结果，确定所述用户的目标流失预测结果。
36、为实现上述目的，本申请实施例的第三方面提出了一种电子设备，所述电子设备包括存储器、处理器、存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序以及用于实现所述处理器和所述存储器之间的连接通信的数据总线，所述程序被所述处理器执行时实现如上述的问诊用户流失预测方法的步骤。
37、为实现上述目的，本申请实施例的第四方面提出了一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，用于计算机可读存储，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述的问诊用户流失预测方法的步骤。
38、本申请提出的问诊用户流失预测方法、装置、电子设备及存储介质，其通过获取用户特征指标，所述用户特征指标用于指示用户的问诊行为；将所述用户特征指标输入流失预测模型，获得第一流失预测结果；获取所述用户的疾病标签，所述疾病标签用于指示所述用户的复诊需求；根据所述疾病标签和所述第一流失预测结果，确定所述用户的目标流失预测结果。本申请将疾病标签和第一流失预测结果结合起来对用户的流失概率进行预测，能够提高问诊用户的流失预测准确率。
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1.一种问诊用户流失预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述疾病标签指示所述用户存在复诊需求；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第一流失预测结果，确定所述用户的目标流失预测结果，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述疾病标签指示所述用户不存在复诊需求；
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述用户的疾病标签，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户特征指标，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述流失预测模型为决策树模型；
8.一种问诊用户流失预测装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器、处理器、存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序以及用于实现所述处理器和所述存储器之间的连接通信的数据总线，所述程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的问诊用户流失预测方法的步骤。
10.一种存储介
...【技术特征摘要】
1.一种问诊用户流失预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述疾病标签指示所述用户存在复诊需求；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第一流失预测结果，确定所述用户的目标流失预测结果，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述疾病标签指示所述用户不存在复诊需求；
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述用户的疾病标签，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户特征指标，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述流失预...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕文娟，
申请(专利权)人：康键信息技术深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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