基于机器学习的献血人员识别与招募方法

摘要

本发明公开了一种基于机器学习的献血人员识别与招募方法，包括如下步骤：(1)建立献血人员特征库，需采集每位献血人员历年献血情况，根据其献血情况设计并计算其特征；(2)构建xgboost模型，其中模型输入为所述献血人员特征，模型输出为献血人员是否为有效献血人员的期望输出；(3)利用过往短信招募数据得到训练数据，对所述xgboost模型进行训练；(4)对于符合条件的献血人员，根据其特征数据，利用所述xgboost模型给出参考献血人员推荐。本发明借助于机器学习和大量历史数据，能够给出有效合理的献血人员，从而提高献血招募的效率和质量。