基于多源数据融合的客户行为预测与智能策略生成方法及系统

本发明提供一种基于多源数据融合的客户行为预测与智能策略生成方法及系统。方法上，先从关系型数据库、日志文件、社交媒体平台等多源采集客户数据，经清洗、归一化预处理，再融合特征并确定权重。然后基于融合数据构建深度神经网络预测模型，依预测目标选激活函数和损失函数进行训练。最后，依据预测结果用Q‑learning算法生成智能策略。系统包含数据采集、预处理、融合、预测模型构建、训练及智能策略生成模块，各模块协作完成数据到策略的转化。本发明通过多源数据融合，全面刻画客户特征，显著提升客户行为预测的准确性，生成的智能策略针对性和有效性强，有效增强企业市场竞争力，在客户行为分析与策略制定领域具有极高的应用价值。