摘要
本发明提供一种用户离网预测方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:获取用户的基础属性数据和时序行为数据;确定所述基础属性数据中的高阶空域特征信息,以及确定所述时序行为数据中的高阶时域特征信息;将所述高阶空域特征信息和所述高阶时域特征信息进行融合,得到融合特征集;基于所述融合特征集,预测出用户离网的概率。也就是说,本发明综合考虑了用户的时序行为数据和基础属性数据,并对提取的高阶时空域特征进行融合,实现了用户离网行为的多维度分析和高精度预测,提高了用户离网预测的准确性和效率。
技术关键词
空域特征
时域特征
融合特征
时序
深度卷积神经网络
注意力机制
预测用户离网
数据
训练样本集
基础
电子设备
可读存储介质
处理器
预测装置
模块
指令
计算机
时间段
系统为您推荐了相关专利信息
报文特征
多头注意力机制
编码结构
解码器单元
丢包率计算方法
违禁品检测方法
融合特征
视觉特征
语言编码器
特征加权融合