一种基于多模型融合的潜在换机用户发现方法

摘要

本发明提出一种基于多模型融合的潜在换机用户发现方法，该方法主要包括用户的消费数据和换机轨迹数据采集和预处理、特征构建、模型构建及模型融合、预测等步骤。本发明旨在利用机器学习算法的多样性和差异性，将多个模型组合起来，以获得更好的效果，使集成的模型具有更强的泛化能力。通过用户历史数据进行训练，最后在数据集上进行预测，从而得到即将换机的高价值用户，并精确的为用户推送手机信息。