(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210335042.5 (22)申请日 2022.03.31 (71)申请人 中国农业银行股份有限公司 地址 100005 北京市东城区建国门内大街 69号 (72)发明人 黄开旭　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 王宝筠 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06Q 40/02(2012.01) G06Q 40/04(2012.01) G06Q 40/06(2012.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种用户流失预测方法、 装置、 设备及 介质 (57)摘要 本申请提供了一种用户流失预测方法。 该方 法通过电子设备获取包括时间信息的用户数据， 然后将该用户数据输入至用户流失预测模型， 通 过用户流失预测模型的门控循环单元和注意力 机制模块对用户数据进行预测， 获得用户流失预 测结果。 如此， 可 以通过包括时间信息的用户数 据对用户流失进行预测， 由于用户数据包括时间 信息， 因此可 以基于时间特征进行预测， 提高模 型的准确性。 并且， 该用户流失预测模型引入注 意力机制， 可 以突出关键特征的重要程度， 从而 进一步提高用户流失预测的准确性。 权利要求书1页 说明书7页 附图2页 CN 114820038 A 2022.07.29 CN 114820038 A 1.一种用户流失预测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取包括时间信息的用户数据； 将所述用户数据输入用户流失预测模型， 通过所述用户流失预测模型的门控循环单元 和注意力机制模块对所述用户数据进行 预测， 获得用户流失预测结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述用户流失预测模型通过以下方式训练 获得： 获取包括时间信息的用户训练数据和用户流失历史数据； 通过所述用户流失预测模型的门控循环单元和注意力机制模块对所述用户训练数据 进行预测， 获得用户流失训练预测结果； 根据所述用户流失训练预测结果与用户流失历史数据更新所述用户流失预测模型的 参数。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述包括时间信息的用户数据包括： 预设 时间内用户的全部交易行为以及对应时间。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述用户数据还包括： 用户的基本信息数 据。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将所述用户数据输入用户流失预测模 型， 通过所述用户流 失预测模型的门控循环单元和注意力机制模块对所述用户数据进 行预 测， 获得用户流失预测结果， 包括： 将所述用户数据输入用户流失预测模型， 通过所述用户流失预测模型的门控循环单元 获得第一输出， 将所述第一输出经过注意力机制模块获得注意力概率分布， 将所述注意力 概率分布进行处理获得第二输出， 将所述第二输出输入全连接层获得第三输出， 将所述第 三输出通过激活函数对所述用户数据进行 预测， 获得用户流失预测结果。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述注意力 机制模块位于所述用户流失预 测模型的隐藏层。 7.根据权利要求1至 6任意一项所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 根据所述用户流失预测结果定制针对性 服务。 8.一种用户流失预测装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 通信模块， 用于获取包括时间信息的用户数据； 预测模块， 用于将所述用户数据输入用户流失预测模型， 通过所述用户流失预测模型 的门控循环单 元和注意力机制模块对所述用户数据进行 预测， 获得用户流失预测结果。 9.一种设备， 其特 征在于， 所述设备包括处 理器和存 储器； 所述处理器用于执行所述存储器 中存储的指令， 以使得所述设备执行如权利要求1至7 中任一项所述的方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 包括指令， 所述指令指示设备执行如权利 要求1至7中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114820038 A 2一种用户流失 预测方法、 装置、 设备及介质 技术领域 [0001]本申请涉及计算机技术领域， 尤其涉及一种用户流失预测方法、 装置、 设备以及计 算机可读存 储介质。 背景技术 [0002]随着信息技术的不断发展， 用户是各种应用中的重要资源。 随着用户对于投资理 财关注度的不断提高， 很多用户将原本存入银行 的资金转而去购买理财产品， 从而造成了 银行的用户流失。 [0003]对于银行来说， 预测用户的流失十分重要。 通过提前预测出潜在的流失客户， 可以 针对潜在的流 失客户定制营销策略， 或者， 也可以根据用户的流 失趋势进 行业务调整， 避免 用户流失造成损失。 [0004]因此， 亟需一种用户流失预测方法。 发明内容 [0005]本申请提供了一种用户流失预测方法。 该方法可以实现用户流失的准确预测。 本 申请还提供了上述方法对应的装置、 设备以及 介质。 [0006]第一方面， 本申请提供了一种用户流失预测方法， 该 方法包括： [0007]获取包括时间信息的用户数据； [0008]将所述用户数据输入用户流失预测模型， 通过所述用户流失预测模型的门控循环 单元和注意力机制模块对所述用户数据进行 预测， 获得用户流失预测结果。 [0009]在一些可能的实现方式 中， 所述用户流失预测模型通过以下 方式训练获得： [0010]获取包括时间信息的用户训练数据和用户流失历史数据； [0011]通过所述用户流失预测模型的门控循环单元和注意力机制模块对所述用户训练 数据进行 预测， 获得用户流失训练预测结果； [0012]根据所述用户流失训练预测结果与用户流失历史数据更新所述用户流失预测模 型的参数。 [0013]在一些可能的实现方式中， 所述包括时间信息 的用户数据包括： 预设时间内用户 的全部交易行为以及对应时间。 [0014]在一些可能的实现方式 中， 所述用户数据还 包括： 用户的基本信息数据。 [0015]在一些可能的实现方式中， 所述将所述用户数据输入用户流失预测模型， 通过所 述用户流 失预测模型的门控循环单元和注意力机制模块对所述用户数据进 行预测， 获得用 户流失预测结果， 包括： [0016]将所述用户数据输入用户流失预测模型， 通过所述用户流失预测模型的门控循环 单元获得第一输出， 将所述第一输出经过注意力机制模块获得注意力概率分布， 将所述注 意力概率分布进行处理获得第二输出， 将所述第二输出输入全连接层获得第三输出， 将所 述第三输出通过激活函数对所述用户数据进行 预测， 获得用户流失预测结果。说　明　书 1/7 页 3 CN 114820038 A 3