技術編號：12672332
提示：您尚未登錄，請點 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請點 注 冊 ，登陸完成后，請刷新本頁查看技術詳細信息。本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)清洗方法、異常數(shù)據(jù)處理方法、用戶換機打標方法、特征工程構(gòu)建方法，以及采用多模型融合進行換機用戶預測的技術。背景技術運營商幾乎每分每秒都在產(chǎn)生著海量業(yè)務數(shù)據(jù)，如何將這些數(shù)據(jù)利用起來并產(chǎn)生價值，這就成了運營商的一個迫切需求。然而隨機投放的推送對多數(shù)用戶造成無意義的干擾。對商家而言，濫發(fā)的推送可能降低品牌聲譽，同時難以估算營銷成本。基于數(shù)據(jù)挖掘技術和手段，通過運營商提供的精確的用戶消費行為和歷史換機軌跡刻畫用戶畫像、了解用戶需求，充分利用數(shù)據(jù)挖掘和機器學習技術為運營商的業(yè)務開展提供有力支...
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