申请/专利权人：湖南三湘银行股份有限公司

申请日：2023-12-15

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117422181B

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06N3/08;G06N5/025;G06Q10/063;G06Q40/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2024.02.06#实质审查的生效;2024.01.19#公开

摘要：本发明涉及人工智能技术领域，尤其是涉及一种基于模糊标签的代发客户流失预警方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取银行代发客户数据，对银行代发客户数据进行虚拟现实行为建模处理，生成代发客户行为语义地图数据，对代发客户行为语义地图数据进行语义关系图推导处理和超越时间边界预测处理，生成时间关系预测数据，对时间关系预测数据进行特征标签模糊逻辑融合处理和微观经济模型警报处理，生成代发客户预警信号数据。本发明能够通过准确预测代发客户流失风险和行为趋势，及时制定针对性的措施，降低代发客户流失率。

主权项：1.一种基于模糊标签的代发客户流失预警方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取银行代发客户数据，对银行代发客户数据进行虚拟现实行为建模处理，生成代发客户行为语义地图数据；步骤S1的具体步骤为：步骤S11：获取银行代发客户数据，对银行代发客户数据进行代发客户数据虚拟现实化处理，生成虚拟现实代发客户数据；步骤S12：对虚拟现实代发客户数据进行代发客户行为模式挖掘处理，生成代发客户行为模式数据；步骤S13：对代发客户行为模式数据进行行为模式语义化处理，生成代发客户行为语义数据；步骤S14：基于代发客户行为语义数据进行代发客户行为语义地图构建，生成代发客户行为语义地图数据；步骤S2：对代发客户行为语义地图数据进行语义关系图推导处理，生成预测语义关系图数据；步骤S3：基于预测语义关系图数据进行超越时间边界预测处理，生成时间关系预测数据；步骤S3的具体步骤为：步骤S31：对预测语义关系图数据进行时间编码处理，生成时间编码语义关系图数据；步骤S32：利用时间语义关系预测模型对时间编码语义关系图数据进行计算，生成时间语义关系数据；步骤S32中的时间语义关系预测模型具体为： ；其中，是指时间语义关系数据，是指时间节点，是指语义关系图节点，是指与节点相连的其他节点，是指梯度运算符，是指编码函数，是指语义关系图数据，是指各节点相连后加权有向图结构，是指时间衰减因子；步骤S33：对时间语义关系数据进行时间关系的数据挖掘处理，生成时间语义规律数据；步骤S34：利用自回归移动平均模型建立用户行为预测的映射关系，生成用户行为预测模型；步骤S35：利用时间语义规律数据对用户行为预测模型进行用户行为预测处理，生成时间关系预测数据；步骤S4：对时间关系预测数据进行模糊标签的加权优化，生成优化模糊标签数据；步骤S4的具体步骤为：步骤S41：对时间关系预测数据进行特征空间编码处理，生成高维特征向量数据；步骤S42：对高维特征向量数据进行标签提取处理，生成标签表示向量数据；步骤S43：基于标签表示向量数据进行模糊相似度映射，生成模糊标签分布数据；步骤S44：对模糊标签分布数据进行概率分布转换处理，生成标签概率分布数据；步骤S45：利用模糊标签权重调整公式对标签概率分布数据进行标签用户的重要程度计算，生成模糊标签重要程度数据；步骤S45中的模糊标签权重调整公式具体为： ；其中，是指模糊标签重要程度数据，是指趋于零的无穷小值，是指样本数量，是指模糊标签权重，是指数据集中第个样本和第个模糊标签的概率，是指one-hot标签的权重，是指one-hot标签的概率；步骤S46：根据模糊标签重要程度数据进行模糊标签时间序列优化处理，生成优化模糊标签数据；步骤S5：根据优化模糊标签数据进行流失标签数据提取处理，生成优化模糊流失标签数据；步骤S5的具体步骤为：步骤S51：对优化模糊标签数据进行数据量子位态映射处理，生成预测标签量子态数据；步骤S52：利用K-Means算法建立流失标签分类的映射关系，生成流失标签分类模型；步骤S53：利用预测标签量子态数据对流失标签分类模型进行量子态的流失标签分类处理，生成量子态流失标签数据；步骤S54：对量子态流失标签数据进行量子态模糊标签解码处理，生成解码后模糊流失标签数据；步骤S55：根据解码后模糊流失标签数据进行模糊流失标签优化处理，生成优化模糊流失标签数据；步骤S6：对优化模糊流失标签数据进行代发客户流失警报处理，生成代发客户预警信号数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湖南三湘银行股份有限公司 一种基于模糊标签的代发客户流失预警方法及系统

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