CN119444340A 一种对象挽留方法、相关装置、设备及存储介质 （腾讯科技（深圳）有限公司）

本申请公开了一种对象挽留方法、相关装到基于随机森林算法的对象流失预测模型进行2通过基于随机森林算法的对象流失预测模型对所述对根据所述第一购买记录和多个第二购买记录确定根据第三购买记录中的商品确定所述推荐商品，所述第三购根据所述第一购买记录中的第一商品与多个第二商品确根据第三商品确定所述推荐商品，所述第三商品为所述多根据所述多维度特征中的数据截止时间确定所述样本标签3对所述训练集进行网格搜索，以确定第一超参数组合，依次将所述多个数据集中的一个数据集确定为所述测试集分类单元，用于通过基于随机森林算法的对象流确定单元，用于根据所述第一标签确定所述所述处理器用于执行所述存储器中的程序，包括执行如权利要求1至14中任一项所述所述总线系统用于连接所述存储器以及所述处理器，以使45678[0078]用户充值数据：充值金额、购买记录、账户余额、充值次数、每用户平均收益9[0081]挽留服务器11为用于本申请实施例预测用户在游戏业务的未来周期的流失概率务数据的数据库(图1所示游戏数据库仅是业务数据库在游戏业务情境下的一种表现形式)；挽留服务器可以是提供业务服务的业务服务器(如图1所示挽留服务器可以由游戏服[0088]请参阅图2，如图2所示为本申请实施例提供的一种对象挽留方[0091]步骤202.通过基于随机森林算法的对象流失预测模型对对象数[0097]本申请实施例还可以集成随机森林模型、XGBoost模型或神经网络模型中的多个也有可能因为性价比原因没有购买，本申请实施例可以向该第一对象推送第一挽留信息，存状态相关性高的多维度特征，则该多维度特征中的所有特征结合与打上的样本标签对使用时间，例如用户在一个连续时间内登录次数为0，则该连续时间可以称为截止使用时通过对通过样本数据中划分测试集来校验对象流失预测模型，由于测试集和训练集不同，[0150]在一个或多个实施例中，可以采用交叉验证算法对对象流失预T表示矩阵w的转置。[0171]标签编码(labelencoding)：标签编码是指将一个离散型特征用一组整数表[0173]最小_最大归一化(min_maxnormalization)：最小_最大归一化是指将特征缩放个特征选择方法进行特征提取，可以提高特征选择速度以及提高训练出的模型的预测精缩到低维度的空间。其中中，本申请实施例可以使用主成分分析(principalcomponent[0187]在一个或多个实施例中，该历史行为数据可以包含在该第一对可以先从第一对象的对象数据中确定历史行为数据，再对该历史行为数据提取特征向量，并告知给该用户。用户离开是因为产品功能不足，可以向其通知更新内容并展示新增的功能或改进后的界[0195]分类单元402，用于通过基于随机森林算法的对象流失预测模型对对象数据集群[0196]确定单元403，用于根据第一标签确定多个对象中的第一对象，采用协同过滤算置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(central储器332和存储介质330可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质330的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对计算机设备中的一系列指令操[0268]上述实施例中由挽留服务器所执行的步骤可以基于该图5所示的计算机设备结[0275]所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用或者说对