CN117422181B - 一种基于模糊标签的代发客户流失预警方法及系统 - Google Patents
一种基于模糊标签的代发客户流失预警方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117422181B CN117422181B CN202311730044.5A CN202311730044A CN117422181B CN 117422181 B CN117422181 B CN 117422181B CN 202311730044 A CN202311730044 A CN 202311730044A CN 117422181 B CN117422181 B CN 117422181B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- semantic
- label
- fuzzy
- generate
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 71
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 227
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims description 221
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 54
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 52
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 44
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 43
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 38
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 37
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 23
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 claims description 23
- 239000002096 quantum dot Substances 0.000 claims description 20
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 18
- 238000000556 factor analysis Methods 0.000 claims description 18
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 16
- 238000005065 mining Methods 0.000 claims description 16
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 16
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 claims description 16
- 239000013604 expression vector Substances 0.000 claims description 15
- 238000013145 classification model Methods 0.000 claims description 12
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 12
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 9
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 9
- 230000007274 generation of a signal involved in cell-cell signaling Effects 0.000 claims description 8
- 238000007418 data mining Methods 0.000 claims description 7
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 claims description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 3
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 abstract description 4
- 238000007499 fusion processing Methods 0.000 abstract 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 17
- 230000008859 change Effects 0.000 description 13
- 238000012549 training Methods 0.000 description 11
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 9
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 9
- 230000001965 increasing effect Effects 0.000 description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 5
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 5
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 5
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 4
- 238000013461 design Methods 0.000 description 4
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 4
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 4
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 4
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 description 4
- 241001123248 Arma Species 0.000 description 3
- 238000012300 Sequence Analysis Methods 0.000 description 3
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 3
- 238000005311 autocorrelation function Methods 0.000 description 3
- 230000001364 causal effect Effects 0.000 description 3
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 3
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 3
- 238000013179 statistical model Methods 0.000 description 3
- 206010000117 Abnormal behaviour Diseases 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 2
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 2
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 description 2
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 2
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 2
- 230000001932 seasonal effect Effects 0.000 description 2
- 230000001550 time effect Effects 0.000 description 2
- 238000012952 Resampling Methods 0.000 description 1
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000007621 cluster analysis Methods 0.000 description 1
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 238000012847 principal component analysis method Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
- G06N5/02—Knowledge representation; Symbolic representation
- G06N5/022—Knowledge engineering; Knowledge acquisition
- G06N5/025—Extracting rules from data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/02—Banking, e.g. interest calculation or account maintenance
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Marketing (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Biophysics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Technology Law (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
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。
Description
技术领域
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。
背景技术
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，将人工智能领域的技术被引入到客户流失预警中，通过从数据中学习和训练来自动提取模式和规律。在基于模糊标签的客户流失预警中，同时利用机器学习算法用于构建预测模型，通过学习历史数据的模式和特征，以预测客户流失的可能性，但受限于代发客群特定属性，其数据往往不足且高稀疏，导致最终得到的模型预测精度不尽人意，而且常用的数据扩增技术（重采样、噪声加入等）存在无向性的问题，无法解决特征多样性不足的缺陷。
发明内容
本发明提供一种基于模糊标签的代发客户流失预警方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种基于模糊标签的代发客户流失预警方法，所述方法包括以下步骤：
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。
本发明提供了一种基于模糊标签的代发客户流失预警方法，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，通过获取银行代发客户数据，能够全面把握客户的行为模式、趋势和偏好。这使得银行能够更好地了解客户的经济活动、消费倾向和理财行为，从而更加准确地判断客户的需求和风险。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，通过对代发客户行为语义地图数据进行语义关系图推导处理，可以揭示潜在的关系和相互作用。这包括代发客户之间的复杂关联、行为之间的因果关系等。通过推导潜在关系，银行可以更全面地了解代发客户行为的动态特征和模式，为业务决策提供更准确的参考依据。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，基于预测语义关系图数据，进行超越时间边界预测处理。利用机器学习、时间序列分析等方法，结合代发客户行为模式和时间特征，建立时间关系预测模型。通过该模型，可以预测代发客户行为在未来时间范围内的发展趋势和变化情况。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，优化模糊标签数据具有一定的容错能力。由于时间关系的复杂性和不确定性，传统的确定性预测方法可能存在误差和局限性。而通过优化模糊标签数据，我们能够更好地识别和规避潜在的风险，提高预测结果的可靠性和稳定性，能够克服代发客群特定属性，数据具有高密度性，解决了特征多样不足的缺陷。根据优化模糊标签数据进行量子神经网络优化处理，生成优化模糊流失标签数据，优化的模糊流失标签数据能够改善银行的决策与预警能力。通过准确预测客户流失风险和行为趋势，银行可以及时制定针对性的措施，例如推出个性化的留存计划、提供定制化的产品和服务，以降低代发客户流失率并提升客户满意。对优化模糊流失标签数据进行微观经济模型警报处理，生成代发客户预警信号数据，代发客户预警信号数据为银行提供了重要的参考和依据，用于指导风险管理决策。银行可以根据预警信号的内容和严重程度，对流失的代发客户采取相应的措施，例如主动联系客户、增加监测频率、采取限制措施等，以减少潜在的损失和风险。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
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。
本发明通过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，通过虚拟现实化处理，将原始代发客户数据转化为虚拟现实中的实体和属性表示，使得数据更具综合性。代发客户数据中的各种信息、特征和属性被有效地捕捉和表征，提供了更全面、全局的视角，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，通过分析虚拟现实代发客户数据，不仅能够发现显而易见的代发客户行为模式，还能够挖掘出隐藏在数据背后的深层特征。这些特征可能涉及多个变量之间的关联、时间上的演变、不同维度的交叉等，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，语义化处理过程中，对代发客户行为模式进行解释和标注，使其具备更加明确和详细的描述。通过语言标注，可以识别出代发客户行为模式中的关键特征、行为规律和重要因素，进一步揭示代发客户行为的含义和内在关联。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，代发客户行为语义地图的构建过程中，采用了图的聚类算法，将相似的行为模式聚集在一起形成节点，同时使用边表示不同模式之间的关系。可以发现隐藏在数据中的模式和规律，揭示代发客户行为的潜在结构。通过对地图的分析，可以发现不同模式之间的关联、共现模式以及频繁转换的模式，从而识别出代发客户行为中的重要因素和影响因子。
优选地，步骤S2的具体步骤为：
步骤S21：对代发客户行为语义地图数据进行超维语义解码处理，生成超维解码数据集；
步骤S22：基于超维解码数据集进行量子节点揭示处理，生成量子语义节点集数据；
步骤S23：对量子语义节点集数据进行非线性关系提取处理，生成非线性语义关系集数据；
步骤S24：对非线性语义关系集数据进行语义关系图嵌入处理，生成语义关系嵌入集数据；
步骤S25：根据语义关系嵌入集数据进行神经网络图生成处理，生成预测语义关系图数据。
本发明通过对代发客户行为语义地图数据进行超维语义解码处理，生成超维解码数据集，超维解码数据集还原了代发客户行为的关系结构，包括行为之间的关联、相互作用和依赖关系。这使得我们能够更加深入地分析和理解代发客户行为模式，并从中发现潜在的关联规律、趋势模式和异常行为，基于超维解码数据集进行量子节点揭示处理，生成量子语义节点集数据，能够处理高维复杂数据，并从中提取关键的量子语义节点，实现对数据的高效编码和解析，为后续的数据处理和决策提供更全面的基础，对量子语义节点集数据进行非线性关系提取处理，生成非线性语义关系集数据，通过应用非线性统计模型、关联规则挖掘和深度学习方法，本发明能够深入分析量子语义节点之间的非线性依赖关系和相互作用模式。这有助于揭示隐藏在数据中的潜在非线性关系，从而提供更全面的数据洞察和决策支持。对非线性语义关系集数据进行语义关系图嵌入处理，生成语义关系嵌入集数据，由于非线性语义关系往往存在着隐含的关系和模式，传统的线性分析方法很难捕捉到这些信息。而通过图嵌入处理，将这些隐含的关系映射到低维向量表示中，从而更好地揭示数据中的潜在关联，帮助发现隐藏的知识和规律。根据语义关系嵌入集数据进行神经网络图生成处理，生成预测语义关系图数据，通过生成神经网络图数据，以图形化的方式展示代发客户行为的语义关系。相比于传统的表格或文本表示，图数据更加直观和易于理解。它能够捕捉到复杂的关系和相互作用，为用户提供全面的信息视角，并帮助用户快速洞察客户行为的潜在模式和动态变化。
优选地，步骤S3包括以下步骤：
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。
本发明通过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，通过时间编码处理，预测语义关系图数据中的时序关系得到了明确的表示。时间编码值可以被视为数据的一部分，与其他节点的语义关系相结合，进一步提升数据的语义表达能力。这有助于更准确地分析数据中的时间依赖性和序列关系。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，应用频谱分析技术可以识别时间序列数据中的频率成分和周期性。这使得我们能够了解数据中存在的特定频率成分，例如季节性变化或周期性波动。通过频谱分析，可以发现数据中的周期性行为，并对时间关系进行更详细和准确的描述。基于时间语义规律数据进行时间规律预测模型建立处理，生成时间预测模型数据，时间规律预测模型的建立过程中，对数据进行深入分析和挖掘，有助于发现数据中的潜在时间规律和模式。可以帮助洞察数据背后的隐藏规律，从而更好地理解和解释现象，做出更有针对性的决策。对时间预测模型数据进行时间边界超越预测处理，生成时间关系预测数据，通过对时间边界条件和时间预测模型的综合分析，本发明能够预测未来时间关系的变化趋势。这种超越预测的能力使得在现实世界中可能发生的时间节点超过或延后的情况可以提前得到预知。这对于相关领域的决策制定者和规划者来说，具有重要的意义。
优选地，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。
本发明创建了一种时间语义关系预测模型，语义关系图数据，是一个以语义关系图节点/>和与节点/>相连的其他节点/>为基础，并结合时间节点/>的数据结构。这种数据结构的使用帮助我们理解和表达复杂的时间语义关系，特定的图结构/>进一步强化了这种理解。因此，可以根据不同的语义关系图数据进行特定的时间语义关系预测，梯度运算符和编码函数/>提供了一种计算预测结果的方法。通过对语义关系图数据进行梯度运算和编码来获得每个时间节点的时间语义关系数据/>。这种方法可以帮助我们理解时间语义关系的变化趋势，以此预测未来的时间语义关系，时间衰减因子/>考虑了时间的影响。在真实的语义关系中，随着时间的推移，某些语义关系的重要性可能会降低。时间衰减因子的引入使得公式能够考虑到这种时间效应，使得预测结果更加精确。
优选地，步骤S4包括以下步骤：
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。
本发明通过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，通过单热编码，将原始的时间关系预测数据转换为高维特征向量数据。每个特征都被转化为一个唯一的维度，使得特征之间能够被更好地区分和理解。这种丰富的特征表示有助于揭示数据中的潜在模式和规律，进而提高预测模型的性能，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，针对每个标签，提取与该标签相关的特征向量子集。该子集仅包含与该标签相关的用户流失特征，通过这种方式，可以更加聚焦地捕捉与代发客户流失相关的特征信息，提高了数据的区分度和表达能力。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，为了进一步优化模糊标签分布数据的表达能力，本发明实施例采用Logistic函数作为非线性映射函数。Logistic函数具有良好的数学性质，能够将原始的相似度值映射到一个介于0和1之间的概率值，从而实现更细粒度的模糊标签分布数据表示。这种非线性映射能够更好地捕捉数据之间的差异和相似度的程度，使得生成的模糊标签分布数据更具有区分度和表达力。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，标签概率分布数据能够提供更详细的信息，揭示不同类别或状态之间的相对重要性。这样，在进行决策时，决策者可以更全面地考虑不同情况的可能性，增加决策的可信度和稳定性，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，本发明实施例中，通过以KL散度为基础，将常规的交叉熵损失函数替代为新的优化目标函数，从而更好地匹配模糊标签分布数据的特征，并能提升模型对模糊时间预测标签的准确性和可信度。
优选地，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。
本发明创建了一种模糊标签权重调整公式，是融合后的模糊标签分布数据，这个分布数据结合了模糊标签和One-hot标签，其计算方式是通过对每个样本的模糊标签概率和One-hot标签概率进行加权平均。加权平均的权重是可调整的，分别用/>和/>表示，其中/>代表模糊标签的权重，/>代表One-hot标签的权重，这种设计使得模型可以根据实际问题的复杂性和数据的特点，灵活地调整模糊标签和One-hot标签的权重，从而达到最优的预测效果，/>，是一个极限项，其中/>表示趋于零的无穷小值。这个项引入了sin函数的导数，理解为在每个样本的模糊标签概率处的微小变化量。增加了公式的动态性，使得融合标签的分布不仅取决于当前的模糊标签概率和One-hot标签概率，还与它们的变化趋势有关，这为处理动态变化的问题提供了可能性，通过调整模糊标签和One-hot标签的权重，模型可以根据实际问题的需求，灵活地调整预测策略。
优选地，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：利用流失标签分类模型对预测标签量子态数据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。
本发明通过对优化模糊标签数据进行量子位态准备处理，生成预测标签量子态数据，量子位态的一个重要特性是叠加性，即一个量子比特可以处于多个状态的叠加态。通过量子位态准备处理，利用这种叠加性来表达模糊时间预测标签的不确定性。量子态的叠加性使得能够同时考虑多个可能性，并进行并行计算，从而增强了预测标签的灵活性和多样性，基于预测标签量子态数据进行异构量子神经网络建模处理，生成量子神经网络模型，通过定义异构量子神经网络的结构，包括层数、节点数和连接方式，能够适应不同的预测任务和数据特征。这种灵活性使得我们能够根据具体的应用需求来设计和调整网络结构，以最大程度地提升预测模型的性能。对量子神经网络模型进行量子神经网络训练处理，生成量子学习优化态数据，利用量子变分优化算法对量子神经网络中的参数进行优化。该算法基于迭代更新参数的方式，通过不断调整参数值，使网络逐渐接近最优状态。通过优化参数，量子神经网络可以更好地适应训练数据的特征，提高模型的表达能力和泛化能力，对量子学习优化态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，通过量子态读取算法的测量和推断操作，我们能够全面地获取模糊流失标签数据。量子态读取算法不仅可以捕捉到明显的模糊流失标签，还能够发现隐藏在量子学习优化态数据中的潜在模糊流失标签，从而提供了更全面、更准确的解码结果，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，对标签数据进行精细化建模和优化，通过引入模糊逻辑推理和模糊集合运算，有效地减少标签数据的模糊性和不确定性。这使得优化后的模糊流失标签数据更加准确地反映了实际情况，提高了标签的准确性和可靠性。
优选地，步骤S6包括以下步骤：
步骤S61：对优化模糊流失标签数据进行经济相关因素提取处理，生成经济因素解析数据；
步骤S62：根据经济因素解析数据进行关键因素警报阈值设定处理，生成警报阈值设定数据；
步骤S63：对警报阈值设定数据进行经济行为动态映射处理，生成代发客户经济行为动态映射数据；
步骤S64：对代发客户经济行为动态映射数据进行预警信号生成处理，生成代发客户预警信号数据。
本发明通过对优化模糊流失标签数据进行微观经济模型解析处理，生成微观经济因素解析数据，微观经济因素解析数据提供了对模糊流失标签数据的解释和解读，帮助银行和金融机构更好地理解代发客户行为背后的经济动态和机制，为精准营销和风险管理提供支持。根据微观经济因素解析数据进行关键因素警报阈值设定处理，生成警报阈值设定数据，关键因素警报阈值设定算法综合考虑多个微观经济因素的影响，通过建立风险评估模型，可以对不同因素之间的相互关系进行综合评估。这有助于准确识别潜在的风险情况，并为决策提供可靠的依据，通过与历史数据进行对比，关键因素警报阈值设定算法能够检测出异常情况。当某个微观经济因素的变化超过设定的警报阈值时，系统将触发警报并发出相应的提醒，以引起相关人员的关注和进一步的处理，对警报阈值设定数据进行经济行为动态映射处理，生成客户经济行为动态映射数据，通过建立自回归移动平均模型，能够对客户经济行为数据中的趋势、周期性和季节性等特征进行动态映射。能够更好地理解和分析客户的经济行为模式，及时掌握其变化趋势。对客户经济行为动态映射数据进行预警信号生成处理，生成代发客户预警信号数据，生成的代发客户预警信号数据为银行提供了重要的参考和依据，用于指导风险管理决策。银行可以根据预警信号的内容和严重程度，采取相应的措施，例如主动联系客户、增加监测频率、采取限制措施等，以减少潜在的损失和风险。
在本说明书的一个实施例还提供了基于模糊标签的代发客户流失预警系统，包括：
至少一个处理器；
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上任一项的基于模糊标签的代发客户流失预警方法。
本发明提供一种基于模糊标签的代发客户流失预警系统，该系统能够实现本发明所述任意一种基于模糊标签的代发客户流失预警方法，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，生成预测语义关系图数据，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，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，根据优化模糊标签数据进行量子神经网络优化处理，生成优化模糊流失标签数据，对优化模糊流失标签数据进行微观经济模型警报处理，生成代发客户预警信号数据，系统内部遵循设定的指令集完成方法运行步骤，推动完成综合信贷系统的授信数据处理方法。
本发明结合多学科多类型模型，提出一种基于模糊标签的代发客户流失预警方法，通过准确预测客户流失风险和行为趋势，银行可以及时制定针对性的措施，例如推出个性化的留存计划、提供定制化的产品和服务，以降低代发客户流失率并提升客户满意，根据预警信号的内容和严重程度，对流失的代发客户采取相应的措施，例如主动联系客户、增加监测频率、采取限制措施等，以减少潜在的损失和风险。
附图说明
图1为本发明一种基于模糊标签的代发客户流失预警方法的步骤流程示意图；
图2为步骤S1的详细实施步骤流程示意图；
图3为步骤S2的详细实施步骤流程示意图；
图4为步骤S3的详细实施步骤流程示意图；
图5为步骤S4的详细实施步骤流程示意图；
图6为步骤S5的详细实施步骤流程示意图；
图7为步骤S6的详细实施步骤流程示意图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种基于模糊标签的代发客户流失预警方法及系统。所述基于模糊标签的代发客户流失预警方法及系统的执行主体包括但不限于搭载该系统的：机械设备、数据处理平台、云服务器节点、网络传输设备等可看作本申请的通用计算节点。所述数据处理平台包括但不限于：音频管理系统、图像管理系统、信息管理系统至少一种。
请参阅图1至图7，本发明提供了一种基于模糊标签的代发客户流失预警方法，所述方法包括以下步骤：
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。
本发明提供了一种基于模糊标签的代发客户流失预警方法，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，通过获取银行代发客户数据，能够全面把握客户的行为模式、趋势和偏好。这使得银行能够更好地了解客户的经济活动、消费倾向和理财行为，从而更加准确地判断客户的需求和风险。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，通过对代发客户行为语义地图数据进行语义关系图推导处理，可以揭示潜在的关系和相互作用。这包括代发客户之间的复杂关联、行为之间的因果关系等。通过推导潜在关系，银行可以更全面地了解代发客户行为的动态特征和模式，为业务决策提供更准确的参考依据。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，基于预测语义关系图数据，进行超越时间边界预测处理。利用机器学习、时间序列分析等方法，结合代发客户行为模式和时间特征，建立时间关系预测模型。通过该模型，可以预测代发客户行为在未来时间范围内的发展趋势和变化情况。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，优化模糊标签数据具有一定的容错能力。由于时间关系的复杂性和不确定性，传统的确定性预测方法可能存在误差和局限性。而通过优化模糊标签数据，我们能够更好地识别和规避潜在的风险，提高预测结果的可靠性和稳定性。根据优化模糊标签数据进行量子神经网络优化处理，生成优化模糊流失标签数据，优化的模糊流失标签数据能够改善银行的决策与预警能力。通过准确预测客户流失风险和行为趋势，银行可以及时制定针对性的措施，例如推出个性化的留存计划、提供定制化的产品和服务，以降低客户流失率并提升客户满意。对优化模糊流失标签数据进行微观经济模型警报处理，生成代发客户预警信号数据，代发客户预警信号数据为银行提供了重要的参考和依据，用于指导风险管理决策。银行可以根据预警信号的内容和严重程度，对流失的代发客户采取相应的措施，例如主动联系客户、增加监测频率、采取限制措施等，以减少潜在的损失和风险。
本发明实施例中，参考图1所述，为本发明一种基于模糊标签的代发客户流失预警方法的步骤流程示意图，在本实例中，所述基于模糊标签的代发客户流失预警方法包括以下步骤：
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；
在本发明实施例中，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。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，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，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；
本发明实施例中，对代发客户行为语义地图数据进行超维语义解码处理，生成超维解码数据集，基于超维解码数据进行量子节点揭示处理，生成量子语义节点集数据，对量子语义节点集数据进行非线性关系提取处理，生成非线性语义关系集数据，对非线性语义关系集数据进行语义关系图嵌入处理，生成语义关系嵌入集数据，根据语义关系嵌入集数据进行神经网络图生成处理，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；
本发明实施例中，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；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；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；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；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；
本发明实施例中，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；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；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；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；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；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；
本发明实施例中，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；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；利用流失标签分类模型对预测标签量子态数据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；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；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。
本发明实施例中，对优化模糊流失标签数据进行经济相关因素提取处理，生成经济因素解析数据，根据经济因素解析数据进行关键因素警报阈值设定处理，生成警报阈值设定数据，对警报阈值设定数据进行经济行为动态映射处理，生成客户经济行为动态映射数据，对客户经济行为动态映射数据进行预警信号生成处理，生成代发客户预警信号数据。
优选地，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。
本发明通过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，通过虚拟现实化处理，将原始代发客户数据转化为虚拟现实中的实体和属性表示，使得数据更具综合性。代发客户数据中的各种信息、特征和属性被有效地捕捉和表征，提供了更全面、全局的视角，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，通过分析虚拟现实代发客户数据，不仅能够发现显而易见的代发客户行为模式，还能够挖掘出隐藏在数据背后的深层特征。这些特征可能涉及多个变量之间的关联、时间上的演变、不同维度的交叉等，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，语义化处理过程中，对代发客户行为模式进行解释和标注，使其具备更加明确和详细的描述。通过语言标注，可以识别出代发客户行为模式中的关键特征、行为规律和重要因素，进一步揭示代发客户行为的含义和内在关联。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，代发客户行为语义地图的构建过程中，采用了图的聚类算法，将相似的行为模式聚集在一起形成节点，同时使用边表示不同模式之间的关系。可以发现隐藏在数据中的模式和规律，揭示代发客户行为的潜在结构。通过对地图的分析，可以发现不同模式之间的关联、共现模式以及频繁转换的模式，从而识别出代发客户行为中的重要因素和影响因子。
作为本发明的一个实例，参考图2所示，为图1中步骤S1的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S1包括：
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；
本发明实施例中，从银行数据库中提取银行代发客户数据，银行代发客户数据包括交易记录、账户信息、消费行为等数据，以及交易金额、交易类型、交易时间、地理位置等。并对银行代发客户数据进行预处理，如去除重复数据、填充缺失值等，得到原始代发客户数据集，基于虚拟现实技术，将原始代发客户数据转化为虚拟现实中的实体和属性表示，创建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；
本发明实施例中，利用关联规则挖掘算法对对虚拟现实代发客户数据进行分析，发现其中的代发客户行为模式，通过挖掘出的行为模式，生成代发客户行为模式数据，其中包含了不同代发客户的行为模式及其相关特征。
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；
本发明实施例中，利用自然语言处理技术对代发客户行为模式数据进行语义化处理，将其转化为具有语义含义的表示形式，在语义化处理过程中，对代发客户行为模式进行解释和标注，从而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。
本发明实施例中，通过分析代发客户行为语义数据，识别出不同实体之间的关系，例如代发客户之间的交互、行为之间的因果关系等，根据实体和关系的信息，利用图的聚类算法构建代发客户行为语义地图。地图的节点表示代发客户行为模式，边表示不同模式之间的关系，为代发客户行为语义地图的节点和边添加语义标签，使其更具有可解释性和可理解性。
优选地，步骤S2的具体步骤为：
步骤S21：对代发客户行为语义地图数据进行超维语义解码处理，生成超维解码数据集；
步骤S22：基于超维解码数据集进行量子节点揭示处理，生成量子语义节点集数据；
步骤S23：对量子语义节点集数据进行非线性关系提取处理，生成非线性语义关系集数据；
步骤S24：对非线性语义关系集数据进行语义关系图嵌入处理，生成语义关系嵌入集数据；
步骤S25：根据语义关系嵌入集数据进行神经网络图生成处理，生成预测语义关系图数据。
本发明通过对代发客户行为语义地图数据进行超维语义解码处理，生成超维解码数据集，超维解码数据集还原了代发客户行为的关系结构，包括行为之间的关联、相互作用和依赖关系。这使得我们能够更加深入地分析和理解代发客户行为模式，并从中发现潜在的关联规律、趋势模式和异常行为，基于超维解码数据集进行量子节点揭示处理，生成量子语义节点集数据，能够处理高维复杂数据，并从中提取关键的量子语义节点，实现对数据的高效编码和解析，为后续的数据处理和决策提供更全面的基础，对量子语义节点集数据进行非线性关系提取处理，生成非线性语义关系集数据，通过应用非线性统计模型、关联规则挖掘和深度学习方法，本发明能够深入分析量子语义节点之间的非线性依赖关系和相互作用模式。这有助于揭示隐藏在数据中的潜在非线性关系，从而提供更全面的数据洞察和决策支持。对非线性语义关系集数据进行语义关系图嵌入处理，生成语义关系嵌入集数据，由于非线性语义关系往往存在着隐含的关系和模式，传统的线性分析方法很难捕捉到这些信息。而通过图嵌入处理，将这些隐含的关系映射到低维向量表示中，从而更好地揭示数据中的潜在关联，帮助发现隐藏的知识和规律。根据语义关系嵌入集数据进行神经网络图生成处理，生成预测语义关系图数据，通过生成神经网络图数据，以图形化的方式展示代发客户行为的语义关系。相比于传统的表格或文本表示，图数据更加直观和易于理解。它能够捕捉到复杂的关系和相互作用，为用户提供全面的信息视角，并帮助用户快速洞察客户行为的潜在模式和动态变化。
作为本发明的一个实例，参考图3所示，为图1中步骤S2的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S2包括：
步骤S21：对代发客户行为语义地图数据进行超维语义解码处理，生成超维解码数据集；
本发明实施例中，获取代发客户行为语义地图数据，该数据包含了代发客户行为模式的语义信息和关系结构，应用超维编码和解码算法，将代发客户行为语义地图数据从高维量子态空间解码到低维超维语义空间，根据超维语义空间中的向量表示，还原代发客户行为语义地图数据的语义信息和关系结构，从而生成超维解码数据集。
步骤S22：基于超维解码数据集进行量子节点揭示处理，生成量子语义节点集数据；
本发明实施例中，准备超维解码数据集：将经过超维解码处理的数据集作为输入，初始化量子计算系统，包括量子比特和量子门操作，根据算法要求，选择适当的初始量子态，将超维解码数据集样本编码为量子态表示，对编码后的量子态应用一系列量子门操作，以引入量子相互作用，促使节点揭示，利用QAE算法解析量子态中的节点信息，并将其转化为量子语义节点。
步骤S23：对量子语义节点集数据进行非线性关系提取处理，生成非线性语义关系集数据；
本发明实施例中，基于量子语义节点集数据，利用核方法的非线性关系挖掘算法，发现节点之间的非线性关系和模式，使用非线性统计模型、关联规则挖掘或深度学习方法，分析量子语义节点之间的非线性依赖关系和相互作用模式，识别非线性关系中的重要特征和模式，并提取出量子语义节点集数据中的非线性关系信息，从而生成非线性语义关系集数据。
步骤S24：对非线性语义关系集数据进行语义关系图嵌入处理，生成语义关系嵌入集数据；
本发明实施例中，基于非线性语义关系集数据，采用图嵌入算法和表征学习技术，将语义关系映射到低维嵌入空间中的向量表示，利用Node2Vec算法将非线性语义关系集数据中的节点和边转换为低维向量表示，考虑节点和边之间的语义关系、上下文信息和结构特征，通过迭代优化方法，学习得到语义关系图的嵌入表示，从而生成语义关系嵌入集数据。
步骤S25：根据语义关系嵌入集数据进行神经网络图生成处理，生成预测语义关系图数据。
本发明实施例中，基于语义关系嵌入集数据，应用自动机器学习算法生成预测未来语义关系的图数据，利用图生成对抗网络GAN从语义关系嵌入集数据中学习图的生成规律和模式，借助神经网络模型和生成算法，预测代发客户行为的未来语义关系，并生成相应的语义关系图数据。
优选地，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。
本发明通过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，通过时间编码处理，预测语义关系图数据中的时序关系得到了明确的表示。时间编码值可以被视为数据的一部分，与其他节点的语义关系相结合，进一步提升数据的语义表达能力。这有助于更准确地分析数据中的时间依赖性和序列关系。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，应用频谱分析技术可以识别时间序列数据中的频率成分和周期性。这使得我们能够了解数据中存在的特定频率成分，例如季节性变化或周期性波动。通过频谱分析，可以发现数据中的周期性行为，并对时间关系进行更详细和准确的描述。基于时间语义规律数据进行时间规律预测模型建立处理，生成时间预测模型数据，时间规律预测模型的建立过程中，对数据进行深入分析和挖掘，有助于发现数据中的潜在时间规律和模式。可以帮助洞察数据背后的隐藏规律，从而更好地理解和解释现象，做出更有针对性的决策。对时间预测模型数据进行时间边界超越预测处理，生成时间关系预测数据，通过对时间边界条件和时间预测模型的综合分析，本发明能够预测未来时间关系的变化趋势。这种超越预测的能力使得在现实世界中可能发生的时间节点超过或延后的情况可以提前得到预知。这对于相关领域的决策制定者和规划者来说，具有重要的意义。
作为本发明的一个实例，参考图4所示，为图1中步骤S3的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S3包括：
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；
本发明实施例中，遍历预测语义关系图数据，识别其中的时间节点，例如日期、时间戳等，可以根据数据的特点和格式进行识别，将时间节点数据提取出来，形成一个时间节点序列，选择TDE时间编码算法对时间节点序列中的每个时间节点进行时间编码转换，将时间编码值与原始预测语义关系图数据中的对应节点关联，将时间编码值作为新的特征或属性，添加到原始数据中，形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；
优选地，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。
本发明创建了一种时间语义关系预测模型，语义关系图数据，是一个以语义关系图节点/>和与节点/>相连的其他节点/>为基础，并结合时间节点/>的数据结构。这种数据结构的使用帮助我们理解和表达复杂的时间语义关系，特定的图结构/>进一步强化了这种理解。因此，可以根据不同的语义关系图数据进行特定的时间语义关系预测，梯度运算符和编码函数/>提供了一种计算预测结果的方法。通过对语义关系图数据进行梯度运算和编码来获得每个时间节点的时间语义关系数据/>。这种方法可以帮助我们理解时间语义关系的变化趋势，以此预测未来的时间语义关系，时间衰减因子/>考虑了时间的影响。在真实的语义关系中，随着时间的推移，某些语义关系的重要性可能会降低。时间衰减因子的引入使得公式能够考虑到这种时间效应，使得预测结果更加精确。
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；
本发明实施例中，使用序列模式挖掘算法，如Apriori、GSP（GeneralizedSequential Pattern）、PrefixSpan等，识别代发客户行为之间的时间关系模式，考虑挖掘不同时间间隔内的行为模式，以探索不同时间尺度下的规律。根据挖掘的时间关系模式，提取出常见的时间语义规律，例如特定时间段内出现的行为模式，并分析不同行为模式在不同时间维度上的分布和关联情况，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；
本发明实施例中，将时间语义规律数据作为序列中的时间自变量，分析序列中时间自变量的自相关性和移动平均性质，通过观察自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的图形，确定ARMA模型的阶数，根据分析的结果，选择合适的AR和MA的阶数，构建适用于时间语义规律数据的ARMA模型，并将其标记为用户行为预测模型，通过该模型可以预测未来时间节点用户可能存在的交易行为等。
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。
本发明实施例中，使用时间语义规律数据作为输入变量，传输至用户行为预测模型中，用户行为预测模型通过使用估计的参数来拟合时间语义关系和用户行为之间的关系，在每个时间点，模型将基于时间语义规律数据生成的历史行为数据输出预测结果，这些预测结果即为时间关系预测数据，展示了未来时间点上代发客户行为的预测变化，例如未来用户的交易金额、交易类型、交易时间等。
优选地，步骤S4包括以下步骤：
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。
本发明通过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，通过单热编码，将原始的时间关系预测数据转换为高维特征向量数据。每个特征都被转化为一个唯一的维度，使得特征之间能够被更好地区分和理解。这种丰富的特征表示有助于揭示数据中的潜在模式和规律，进而提高预测模型的性能，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，针对每个标签，提取与该标签相关的特征向量子集。该子集仅包含与该标签相关的用户流失特征，通过这种方式，可以更加聚焦地捕捉与代发客户流失相关的特征信息，提高了数据的区分度和表达能力。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，为了进一步优化模糊标签分布数据的表达能力，本发明实施例采用Logistic函数作为非线性映射函数。Logistic函数具有良好的数学性质，能够将原始的相似度值映射到一个介于0和1之间的概率值，从而实现更细粒度的模糊标签分布数据表示。这种非线性映射能够更好地捕捉数据之间的差异和相似度的程度，使得生成的模糊标签分布数据更具有区分度和表达力。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，标签概率分布数据能够提供更详细的信息，揭示不同类别或状态之间的相对重要性。这样，在进行决策时，决策者可以更全面地考虑不同情况的可能性，增加决策的可信度和稳定性，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，本发明实施例中，通过以KL散度为基础，将常规的交叉熵损失函数替代为新的优化目标函数，从而更好地匹配模糊标签分布数据的特征，并能提升模型对模糊时间预测标签的准确性和可信度。
作为本发明的一个实例，参考图5所示，为图1中步骤S4的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S4包括：
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
本发明实施例中，应用单热编码的特征编码模块对时间关系预测模型的输入数据进行编码，考虑特征之间的相关性和重要性，进行特征选择或降维操作，以提取最具代表性的特征向量，从而生成具有高维特征向量数据。
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；
本发明实施例中，从高维特征向量数据中，使用信息增益特征选择算选择与代发客户流失相关的特征子集，根据选定的特征子集，构建一个初始的标签空间，其中每个标签代表一种可能的代发客户流失情况，针对每个标签提取与该标签相关的特征向量子集，该子集包含与该标签相关的用户流失特征，利用主成分分析法从特征向量子集中提取具有代表性的特征，将提取到的代表性特征组合成一个表示向量，将表示向量标记为用户代表的交易行为标签，形成标签-表示向量的对应关系，从而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；
本发明实施例中，利用马哈拉诺比斯距离的相似度计算方法对高维特征向量与各个标签的表示向量进行相似度计算，通过Logistic函数的非线性映射函数产生标签标识向量的相似度情况，如果标签表示向量数据之间存在相似，那么可以将对应的用户进行分类，因此不需要一一对用户进行交易行为分类，可以将相似的标签表示向量分为一类，以此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；
本发明实施例中，获取模糊标签分布数据，对每个模糊标签分布进行概率转换，具体的对于每个模糊标签分布数据，进行一次Softmax函数的运算。Softmax函数将向量中的每个元素进行指数化，并对指数化后的元素进行归一化处理，以得到标签概率分布数据。
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；
优选地，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。
本发明创建了一种模糊标签权重调整公式，是融合后的模糊标签分布数据，这个分布数据结合了模糊标签和One-hot标签，其计算方式是通过对每个样本的模糊标签概率和One-hot标签概率进行加权平均。加权平均的权重是可调整的，分别用/>和/>表示，其中/>代表模糊标签的权重，/>代表One-hot标签的权重，这种设计使得模型可以根据实际问题的复杂性和数据的特点，灵活地调整模糊标签和One-hot标签的权重，从而达到最优的预测效果，/>，是一个极限项，其中/>表示趋于零的无穷小值。这个项引入了sin函数的导数，理解为在每个样本的模糊标签概率处的微小变化量。增加了公式的动态性，使得融合标签的分布不仅取决于当前的模糊标签概率和One-hot标签概率，还与它们的变化趋势有关，这为处理动态变化的问题提供了可能性，通过调整模糊标签和One-hot标签的权重，模型可以根据实际问题的需求，灵活地调整预测策略。/>
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。
本发明实施例中，通过计算融合模糊标签分布与模型预测的概率分布的KL散度，对两分布进行约束，以使它们更加接近。通过这一过程，产生了一种以KL散度为基础，用于取代常规的交叉熵损失函数，然后进行模型训练，从而生成优化模糊标签数据。
优选地，步骤S5包括以下步骤：
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：利用流失标签分类模型对预测标签量子态数据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。
本发明通过对优化模糊标签数据进行量子位态准备处理，生成预测标签量子态数据，量子位态的一个重要特性是叠加性，即一个量子比特可以处于多个状态的叠加态。通过量子位态准备处理，利用这种叠加性来表达模糊时间预测标签的不确定性。量子态的叠加性使得能够同时考虑多个可能性，并进行并行计算，从而增强了预测标签的灵活性和多样性，基于预测标签量子态数据进行异构量子神经网络建模处理，生成量子神经网络模型，通过定义异构量子神经网络的结构，包括层数、节点数和连接方式，能够适应不同的预测任务和数据特征。这种灵活性使得我们能够根据具体的应用需求来设计和调整网络结构，以最大程度地提升预测模型的性能。对量子神经网络模型进行量子神经网络训练处理，生成量子学习优化态数据，利用量子变分优化算法对量子神经网络中的参数进行优化。该算法基于迭代更新参数的方式，通过不断调整参数值，使网络逐渐接近最优状态。通过优化参数，量子神经网络可以更好地适应训练数据的特征，提高模型的表达能力和泛化能力，对量子学习优化态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，通过量子态读取算法的测量和推断操作，我们能够全面地获取模糊流失标签数据。量子态读取算法不仅可以捕捉到明显的模糊流失标签，还能够发现隐藏在量子学习优化态数据中的潜在模糊流失标签，从而提供了更全面、更准确的解码结果，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，对标签数据进行精细化建模和优化，通过引入模糊逻辑推理和模糊集合运算，有效地减少标签数据的模糊性和不确定性。这使得优化后的模糊流失标签数据更加准确地反映了实际情况，提高了标签的准确性和可靠性。
作为本发明的一个实例，参考图6所示，为图1中步骤S5的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S5包括：
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；
本发明实施例中，将每个模糊标签映射到一个量子比特，其中模糊标签的不同取值对应量子比特的不同状态，根据模糊标签的取值范围确定量子比特的表示精度，对每个量子比特进行初始化操作，将其设置为基态|0>，经过量子位态准备处理后，每个模糊时间预测标签都被表示为一个量子比特的状态，形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；
本发明实施例中，利用K-Means算法为基础建立流失标签分类的模型，通过优化模糊标签数据的标签状况以及类别确定K-Means算法的簇，以此建立用于分析预测标签量子态数据的无监督学习模型，并将其标记为流失标签分类模型。
步骤S53：利用流失标签分类模型对预测标签量子态数据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；
本发明实施例中，使用流失标签分类模型算法对预测标签量子态数据进行聚类分析，在K-Means算法中，选择适当的簇数（类别数）以确定不同的流失标签类别，将每个簇与相应的流失标签进行映射，建立代发客户流失标签的量子态分类映射关系，将代发客户的量子态数据映射到不同的流失标签类别，将每个预测标签量子态数据分类后，生成对应的量子态流失标签数据，这些数据包含了每个量子态所属的流失标签类别信息。
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；
本发明实施例中，对每个量子态流失标签数据进行解码处理，将量子态转换为相应的模糊标签信息，使用量子解码技术，将量子态转换为模糊标签的数值表示，这需要根据量子态的特征值进行解码计算。将每个量子态流失标签数据解码后，生成对应的解码后模糊流失标签数据集，其中每个数据表示代发客户的模糊流失标签信息。
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。
本发明实施例中，获取解码后的模糊流失标签数据，利用模糊逻辑回归算法对模糊流失标签数据进行优化处理，对模糊流失标签进行平滑化和聚合处理，改善标签准确性和解释性，同时对标签进行修正，从而生成化模糊流失标签数据。
优选地，步骤S6包括以下步骤：
步骤S61：对优化模糊流失标签数据进行经济相关因素提取处理，生成经济因素解析数据；
步骤S62：根据经济因素解析数据进行关键因素警报阈值设定处理，生成警报阈值设定数据；
步骤S63：对警报阈值设定数据进行经济行为动态映射处理，生成代发客户经济行为动态映射数据；
步骤S64：对代发客户经济行为动态映射数据进行预警信号生成处理，生成代发客户预警信号数据。
本发明通过对优化模糊流失标签数据进行微观经济模型解析处理，生成微观经济因素解析数据，微观经济因素解析数据提供了对模糊流失标签数据的解释和解读，帮助银行和金融机构更好地理解代发客户行为背后的经济动态和机制，为精准营销和风险管理提供支持。根据微观经济因素解析数据进行关键因素警报阈值设定处理，生成警报阈值设定数据，关键因素警报阈值设定算法综合考虑多个微观经济因素的影响，通过建立风险评估模型，可以对不同因素之间的相互关系进行综合评估。这有助于准确识别潜在的风险情况，并为决策提供可靠的依据，通过与历史数据进行对比，关键因素警报阈值设定算法能够检测出异常情况。当某个微观经济因素的变化超过设定的警报阈值时，系统将触发警报并发出相应的提醒，以引起相关人员的关注和进一步的处理，对警报阈值设定数据进行经济行为动态映射处理，生成客户经济行为动态映射数据，通过建立自回归移动平均模型，能够对客户经济行为数据中的趋势、周期性和季节性等特征进行动态映射。能够更好地理解和分析客户的经济行为模式，及时掌握其变化趋势。对客户经济行为动态映射数据进行预警信号生成处理，生成代发客户预警信号数据，生成的代发客户预警信号数据为银行提供了重要的参考和依据，用于指导风险管理决策。银行可以根据预警信号的内容和严重程度，采取相应的措施，例如主动联系客户、增加监测频率、采取限制措施等，以减少潜在的损失和风险。
作为本发明的一个实例，参考图7所示，为图1中步骤S6的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S6包括：
步骤S61：对优化模糊流失标签数据进行经济相关因素提取处理，生成经济因素解析数据；
本发明实施例中，利用线性回归模型构建微观经济模型解析算法，通过最小二乘法基于线性关系来建立经济因素与模糊流失标签之间的关系，对数据进行拟合，根据微观经济模型解析算法建立相应的模型，并利用已标记的数据进行训练。训练过程中，模型会根据输入的优化模糊流失标签数据和相应的经济因素，调整模型的参数以拟合数据，在模型训练完成后，根据模型的参数估计结果，进行显著性检验，从而生成经济因素解析数据。
步骤S62：根据经济因素解析数据进行关键因素警报阈值设定处理，生成警报阈值设定数据；
本发明实施例中，根据经济因素解析数据，应用相应的关键因素警报阈值设定算法，以确定触发警报的阈值。该算法基于统计分析以及经济因素的重要性和异常程度，设定合适的警报阈值，例如经济因素解析数据的用户交易金额低于一定数值，可能表示该用户将流失，则到达设定的阈值，触发警报，根据触发情况生成警报阈值设定数据。
步骤S63：对警报阈值设定数据进行经济行为动态映射处理，生成代发客户经济行为动态映射数据；
本发明实施例中，利用时间序列分析方法中的自回归移动平均模型对客户经济行为数据的时间序列进行建模和分析，探索数据中的趋势、周期性和季节性等特征，建立相应的模型，并利用历史数据进行模型训练。训练过程中，模型会学习客户经济行为的模式和规律，利用训练好的模型对实时或新的客户经济行为数据进行映射和分析，从而生成客户经济行为动态映射数据。
步骤S64：对客户经济行为动态映射数据进行预警信号生成处理，生成代发客户预警信号数据。
本发明实施例中，根据客户经济行为映射数据，利用基于规则引擎的预警信号生成算法，以识别出代表潜在风险或异常情况的预警信号，对客户经济行为动态映射数据进行评估和判断。规则引擎可以包括逻辑规则、条件语句和操作指令，用于检测特定的模式或情况，从而生成代发客户预警信号数据。
在本说明书的一个实施例中还提供了一种基于模糊标签的代发客户流失预警系统，包括：
至少一个处理器；
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述基于模糊标签的代发客户流失预警方法。
本发明提供一种基于模糊标签的代发客户流失预警系统，该系统能够实现本发明所述任意一种基于模糊标签的代发客户流失预警方法，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，生成预测语义关系图数据，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，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，根据优化模糊标签数据进行量子神经网络优化处理，生成优化模糊流失标签数据，对优化模糊流失标签数据进行微观经济模型警报处理，生成代发客户预警信号数据，系统内部遵循设定的指令集完成方法运行步骤，推动完成综合信贷系统的授信数据处理方法。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (4)
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。
2.根据权利要求1所述的基于模糊标签的代发客户流失预警方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤为：
步骤S21：对代发客户行为语义地图数据进行超维语义解码处理，生成超维解码数据集；超维语义解码处理具体为：从高维量子态空间解码到低维超维语义空间，根据超维语义空间中的向量，还原代发客户行为语义地图数据的语义信息和关系结构；
步骤S22：基于超维解码数据集进行量子节点揭示处理，生成量子语义节点集数据；量子节点揭示处理具体为：将超维解码数据集样本编码转换为量子态，对编码后的量子态应用量子门操作，引入量子相互作用，促使节点揭示，利用QAE算法解析量子态中的节点信息，并将其转化为量子语义节点；
步骤S23：对量子语义节点集数据进行非线性关系提取处理，生成非线性语义关系集数据；
步骤S24：对非线性语义关系集数据进行语义关系图嵌入处理，生成语义关系嵌入集数据；
步骤S25：根据语义关系嵌入集数据进行神经网络图生成处理，生成预测语义关系图数据。
3.根据权利要求1所述的基于模糊标签的代发客户流失预警方法，其特征在于，步骤S6的具体步骤为：
步骤S61：对优化模糊流失标签数据进行经济相关因素提取处理，生成经济因素解析数据；
步骤S62：根据经济因素解析数据进行关键因素警报阈值设定处理，生成警报阈值设定数据；
步骤S63：对警报阈值设定数据进行经济行为动态映射处理，生成代发客户经济行为动态映射数据；
步骤S64：对代发客户经济行为动态映射数据进行预警信号生成处理，生成代发客户预警信号数据。
4.一种基于模糊标签的代发客户流失预警系统，其特征在于，包括：
至少一个处理器；
与至少一个处理器通信连接的存储器；
存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如权利要求1至3中任一项所述的一种基于模糊标签的代发客户流失预警方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311730044.5A CN117422181B (zh) | 2023-12-15 | 2023-12-15 | 一种基于模糊标签的代发客户流失预警方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311730044.5A CN117422181B (zh) | 2023-12-15 | 2023-12-15 | 一种基于模糊标签的代发客户流失预警方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117422181A CN117422181A (zh) | 2024-01-19 |
| CN117422181B true CN117422181B (zh) | 2024-04-02 |
Family
ID=89528671
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311730044.5A Active CN117422181B (zh) | 2023-12-15 | 2023-12-15 | 一种基于模糊标签的代发客户流失预警方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117422181B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117875725A (zh) * | 2024-03-13 | 2024-04-12 | 湖南三湘银行股份有限公司 | 一种基于知识图谱的信息处理系统 |
Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109272332A (zh) * | 2018-08-02 | 2019-01-25 | 华南理工大学 | 一种基于递归神经网络的客户流失预测方法 |
| CN109285038A (zh) * | 2018-10-16 | 2019-01-29 | 浪潮软件集团有限公司 | 一种通过bp神经网络预测银行客户流失的方法 |
| CN109636443A (zh) * | 2018-11-17 | 2019-04-16 | 南京中数媒介研究有限公司 | 客户流失预测的深度学习方法及装置 |
| CN113052404A (zh) * | 2021-04-30 | 2021-06-29 | 中国银行股份有限公司 | 一种客户流失率预测方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113724010A (zh) * | 2021-09-01 | 2021-11-30 | 吉林亿联银行股份有限公司 | 客户流失预测方法及装置 |
| CN114862435A (zh) * | 2022-02-27 | 2022-08-05 | 创络(上海)数据科技有限公司 | 客户流失预警方法、设备及介质 |
| CN115049121A (zh) * | 2022-06-07 | 2022-09-13 | 平安科技（深圳）有限公司 | 银行客户流失风险预测模型生成方法、装置、设备及介质 |
| CN115187312A (zh) * | 2022-08-04 | 2022-10-14 | 新疆大学 | 基于深度学习的客户流失预测方法及系统 |
| CN115526652A (zh) * | 2022-08-25 | 2022-12-27 | 山东大学 | 一种基于机器学习的客户流失预警方法及系统 |
| CN115730947A (zh) * | 2022-11-30 | 2023-03-03 | 中国银行股份有限公司 | 银行客户流失预测方法及装置 |
| CN116091185A (zh) * | 2022-11-28 | 2023-05-09 | 中国银行股份有限公司 | 一种客户流失预警方法和装置 |
| CN116342173A (zh) * | 2022-11-09 | 2023-06-27 | 孙智 | 一种基于神经网络模型的用户流失预测方法 |
| CN116883070A (zh) * | 2023-09-05 | 2023-10-13 | 上海银行股份有限公司 | 一种银行代发薪资客户流失预警方法 |
| CN116934385A (zh) * | 2023-09-15 | 2023-10-24 | 山东理工昊明新能源有限公司 | 用户流失预测模型的构建方法、用户流失预测方法及装置 |
| CN117172370A (zh) * | 2023-09-05 | 2023-12-05 | 中国银行股份有限公司 | 一种客户流失的预测方法、系统、设备及存储介质 |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9165270B2 (en) * | 2000-12-20 | 2015-10-20 | International Business Machines Corporation | Predicting likelihood of customer attrition and retention measures |
| US8615419B2 (en) * | 2008-05-07 | 2013-12-24 | Nice Systems Ltd | Method and apparatus for predicting customer churn |
| GB2519488A (en) * | 2012-08-31 | 2015-04-22 | Opera Solutions Llc | System and method for predicting customer attrition using dynamic user interaction data |
| US20150310336A1 (en) * | 2014-04-29 | 2015-10-29 | Wise Athena Inc. | Predicting customer churn in a telecommunications network environment |
| CA2922032A1 (en) * | 2015-02-24 | 2016-08-24 | Aaron David Nielsen | System and method of analyzing social media to predict the churn propensity of an individual or community of customers |
| US10580020B2 (en) * | 2015-07-28 | 2020-03-03 | Conduent Business Services, Llc | Methods and systems for customer churn prediction |
| US20230206155A1 (en) * | 2021-12-27 | 2023-06-29 | Palo Alto Networks, Inc. | Data driven customer churn analytics |
-
2023
- 2023-12-15 CN CN202311730044.5A patent/CN117422181B/zh active Active
Patent Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109272332A (zh) * | 2018-08-02 | 2019-01-25 | 华南理工大学 | 一种基于递归神经网络的客户流失预测方法 |
| CN109285038A (zh) * | 2018-10-16 | 2019-01-29 | 浪潮软件集团有限公司 | 一种通过bp神经网络预测银行客户流失的方法 |
| CN109636443A (zh) * | 2018-11-17 | 2019-04-16 | 南京中数媒介研究有限公司 | 客户流失预测的深度学习方法及装置 |
| CN113052404A (zh) * | 2021-04-30 | 2021-06-29 | 中国银行股份有限公司 | 一种客户流失率预测方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113724010A (zh) * | 2021-09-01 | 2021-11-30 | 吉林亿联银行股份有限公司 | 客户流失预测方法及装置 |
| CN114862435A (zh) * | 2022-02-27 | 2022-08-05 | 创络(上海)数据科技有限公司 | 客户流失预警方法、设备及介质 |
| CN115049121A (zh) * | 2022-06-07 | 2022-09-13 | 平安科技（深圳）有限公司 | 银行客户流失风险预测模型生成方法、装置、设备及介质 |
| CN115187312A (zh) * | 2022-08-04 | 2022-10-14 | 新疆大学 | 基于深度学习的客户流失预测方法及系统 |
| CN115526652A (zh) * | 2022-08-25 | 2022-12-27 | 山东大学 | 一种基于机器学习的客户流失预警方法及系统 |
| CN116342173A (zh) * | 2022-11-09 | 2023-06-27 | 孙智 | 一种基于神经网络模型的用户流失预测方法 |
| CN116091185A (zh) * | 2022-11-28 | 2023-05-09 | 中国银行股份有限公司 | 一种客户流失预警方法和装置 |
| CN115730947A (zh) * | 2022-11-30 | 2023-03-03 | 中国银行股份有限公司 | 银行客户流失预测方法及装置 |
| CN116883070A (zh) * | 2023-09-05 | 2023-10-13 | 上海银行股份有限公司 | 一种银行代发薪资客户流失预警方法 |
| CN117172370A (zh) * | 2023-09-05 | 2023-12-05 | 中国银行股份有限公司 | 一种客户流失的预测方法、系统、设备及存储介质 |
| CN116934385A (zh) * | 2023-09-15 | 2023-10-24 | 山东理工昊明新能源有限公司 | 用户流失预测模型的构建方法、用户流失预测方法及装置 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| A Big Data Clustering Algorithm for Mitigating the Risk of Customer Churn;Wenjie Bi 等;《IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL INFORMATICS》;20160630;第12卷(第3期);第1270-1281页 * |
| 基于物流业务客户流失预测算法设计与实现;鞠晶;《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》;20210315(第3期);I140-64 * |
| 基于贝叶斯网络方法的客户流失应用研究;胡静丽 等;《科技信息》;20111115;第580+582页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117422181A (zh) | 2024-01-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Mudassir et al. | Time-series forecasting of Bitcoin prices using high-dimensional features: a machine learning approach | |
| US11631014B2 (en) | Computer-based systems configured for detecting, classifying, and visualizing events in large-scale, multivariate and multidimensional datasets and methods of use thereof | |
| JP2018503206A (ja) | 大規模非構造化データフィールドにおけるテクニカルおよびセマンティックシグナル処理 | |
| JP2005523533A (ja) | 混合型数字及び／又は非数字データの処理 | |
| CN117422181B (zh) | 一种基于模糊标签的代发客户流失预警方法及系统 | |
| Sujatha et al. | Loan prediction using machine learning and its deployement on web application | |
| Xu et al. | TLS-WGAN-GP: A generative adversarial network model for data-driven fault root cause location | |
| Wimmer et al. | Leveraging vision-language models for granular market change prediction | |
| Bashar et al. | Machine learning for predicting propensity-to-pay energy bills | |
| Yi et al. | Stock2vec: An embedding to improve predictive models for companies | |
| Ruhal et al. | A Comparative Study Of Statistical Methods And Machine Learning Approaches For Stock Price Prediction | |
| Prasad | Pattern recognition: possible research areas and issues | |
| CN117495109B (zh) | 一种基于神经网络的窃电用户识别系统 | |
| Burgard et al. | Mixed-Integer Linear Optimization for Semi-Supervised Optimal Classification Trees | |
| Bandhu et al. | An improved technique for stock price prediction on real-time exploiting stream processing and deep learning | |
| US11769100B2 (en) | Leading indicators and monitor business KPIs and metrics for preemptive action | |
| Yaswanth et al. | Machine learning paradigm and application area of deep learning and types of neural network | |
| Solanki et al. | Assimilate Machine Learning Algorithms in Big Data Analytics | |
| Bashar et al. | Propensity-to-pay: Machine learning for estimating prediction uncertainty | |
| Cabri | Quantum inspired approach for early classification of time series. | |
| Sillitti et al. | Providing proactiveness: data analysis techniques portfolios | |
| Cheng | Machine Learning Application in Car Insurance Direct Marketing | |
| Karaoğlan et al. | Anomaly Detection in Meteorological Data Using a Hierarchical Temporal Memory Model: A Study on the Case of Kazakhstan | |
| Sabnis et al. | A Literature Survey on Optimization and Validation of Software Reliability Using Machine Learning | |
| Monnappa et al. | Smart Water Management: Using Machine Learning to Analyze Water Quality Index |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |