基于深度学习的用户流失预测方法及系统

摘要

本发明公开了基于深度学习的用户流失预测方法及系统，通过构建并将时序行为特征矩阵转化成多个块嵌入向量，并添加初始类别嵌入向量以及位置嵌入向量，再提取嵌入特征块的各个块嵌入向量的目标类别，并加上位置嵌入向量所标记的各个块嵌入向量之间的位置关系对提取的各个块嵌入向量进行自相似性计算，得到嵌入特征块的类别嵌入向量；对嵌入特征块的类别嵌入向量进行预分类，输出用户流失概率值，从用户画像特征矩阵提取用户画像的关键特征矩阵，根据用户画像的关键特征矩阵以及用户流失概率值确定用户的流失类别。本发明能准确、全面捕捉用户各种时序行为特征之间的自相似性，并结合用户画像的关键特征矩阵实现高精度的用户流失预测。