一种信息推荐方法及装置
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115880015A

    公开(公告)日:2023-03-31

    申请号:CN202111143740.7

    申请日:2021-09-28

    Abstract: 本发明提供一种信息推荐方法及装置。其中,该方法包括:基于枢纽节点联合参与方的数据点,并利用预设密度聚类算子对多域联合数据进行密度聚类分群,得到特征空间差异化的用户群;根据所述用户群的订购产品统计结果,确定预设产品类别对应的初始的偏好用户群分类结果;将所述偏好用户群分类结果输入到相应的模型分类器中基于偏好概率进行产品潜客筛选,得到所述模型分类器输出的目标用户群及其对应的偏好产品类别。采用本发明方法,能够以群为单位进行并行模型预测,根据偏好概率精筛用户,提升了客户分群的准确率和产品推荐效率,为各类别产品细筛出偏好度高的用户群进行精准营销,极大的节省了内部资源,减少获客成本,有效提高了运营效率。

    用户离网预测模型的优化方法、装置、设备和介质

    公开(公告)号:CN112308278B

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN201910710698.9

    申请日:2019-08-02

    Abstract: 本发明实施例提供一种用户离网预测模型的优化方法、装置、设备和介质。该方法包括:基于优化数据中的预测值和与预测值对应的真实值,确定用户离网预测模型的检验值;根据预设调整规则,调整用户离网预测模型的初始分界阈值,以使用户离网预测模型的检验值为最大数值,得到调整后的分界阈值;利用调整后的分界阈值、预测值和与预测值对应的真实值确定错误预测值;根据调整后的分界阈值和优化数据中的用户样本确定用户离网预测模型的调参数据;基于调参数据和预设梯度下降步长集合,利用预测函数,对用户离网预测模型的模型参数进行更新,得到优化后的预测模型。根据本发明实施例,能够提高用户离网预测模型的预测精度。

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