摘要
本发明公开了基于多阶段预测模型融合的智能营销方法及系统。所述方法包括:获取目标人群的用户画像特征数据、历史营销数据,以得到初始数据;对所述初始数据进行接通、高意向和点击三个阶段的预测模型的训练,以得到接通模型、高意向模型和点击模型;根据业务需求结合所述接通模型、高意向模型和点击模型生成融合模型,并根据所述融合模型计算所述目标人员所对应的得分,以生成综合评分;依据所述综合评分对所述目标人群排序,选取得分符合要求的用户进行资源投放。通过实施本发明的方法可实现整体营销效率和准确性,以解决现有技术中存在的数据利用不充分、标签偏差以及单一模型泛化能力不足的问题。
技术关键词
智能营销方法
多阶段
画像特征
XGBoost算法
智能营销系统
sigmoid函数
样本
AI语音识别
点击率
计算机设备
逻辑
数据获取单元
校准
标记
短信
标签
动态
资源
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情感分类器
情感类别
样本
检测损失
语音情感识别方法
斑块特征
组学特征
XGBoost算法
患者
影像
预热方法
CDN系统
画像特征
负载均衡服务器
离线