【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及深度学习，尤其涉及一种基于深度学习的客户关系管理预测维护方法。
技术介绍
1、随着人工智能和大数据技术的迅猛发展，客户关系管理系统在现代企业管理中扮演着越来越重要的角色。客户关系管理系统通过收集和分析客户的行为数据、交易数据和实时数据，帮助企业优化客户服务流程，提高客户满意度和忠诚度，进而提升企业的市场竞争力。然而，现有的客户关系管理系统在数据处理、分析和预测方面仍然面临诸多挑战，尤其是在面对海量数据和复杂客户关系时，传统方法的预测准确性和实时性较低。
2、首先，现有客户关系管理系统在数据处理效率方面存在明显不足。传统的客户关系管理系统在收集和预处理客户数据时，通常依赖人工和半自动化手段，数据清洗、缺失值填补和标准化处理效率低下。这不仅增加了数据处理的时间成本，也难以适应实时数据处理的需求，导致数据质量不高，影响了后续分析和预测的准确性。
3、其次，现有技术在特征工程方面存在明显的缺陷。特征工程是数据挖掘和机器学习中非常重要的一环，直接影响模型的预测效果。传统特征工程方法在处理客户数据时，往往无法充分提取和选择能够反映客户行为和偏好的特征，导致模型的预测准确性不高。此外，传统方法在特征提取和选择时，通常依赖人工经验，缺乏自动化和智能化手段，难以在海量数据中发现潜在的有用信息。
4、第三，现有的客户流失预测模型在准确性和稳定性方面存在不足。传统的客户流失预测方法主要依赖简单的统计分析和机器学习方法，如逻辑回归、决策树等，这些方法在处理大规模、复杂的客户数据时，难以有效捕捉客户行为的
5、综上所述，现有的客户关系管理系统在数据处理、特征工程和客户流失预测方面存在诸多不足，难以满足现代企业对高效、精准、实时客户管理的需求，因此，如何提供一种基于深度学习的客户关系管理预测维护方法是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的一个目的是提出一种基于深度学习的客户关系管理预测维护方法，充分利用了弹性权重整合、强化动态生成对抗网络、异构图神经网络和深度代数几何学习等技术，详细描述了智能化实现客户流失预测和维护的方法，具备预测准确性高、个性化服务水平高和资源配置效率高的优点。
2、根据本专利技术实施例的一种基于深度学习的客户关系管理预测维护方法，包括如下步骤：
3、s1、收集客户数据，包括历史行为数据、交易数据和实时数据；
4、s2、对收集的客户数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填补和标准化处理；
5、s3、对预处理后的客户数据进行特征工程，提取和选择能够反映客户行为和偏好的特征；
6、s4、利用弹性权重整合和强化动态生成对抗网络相结合的方法建立客户流失预测模型，通过弹性权重整合保持参数稳定性，并通过强化动态生成对抗网络生成和调整客户流失样本；
7、s5、使用异构图神经网络处理多类型客户关系数据，并结合深度代数几何学习调整模型结构和参数；
8、s6、通过递归神经网络捕捉客户行为的时间动态，并结合优化的模型进行实时数据流分析；
9、s7、根据优化模型的预测结果，应用协同过滤分析客户历史行为数据，生成个性化产品和服务推荐方案；
10、s8、结合长短期记忆网络对设备运行数据进行监控和分析，预测潜在故障，并提前采取维护措施。
11、可选的，所述s3包括以下步骤：
12、s31、对预处理后的客户数据集d′进行特征提取，生成初始特征集f，其中每个特征fi能够反映客户的特定行为或偏好；
13、s32、采用主成分分析方法对初始特征集f进行降维处理，将高维特征数据投影到低维空间，保留主要成分，生成降维后的特征矩阵f′；
14、s33、使用互信息方法评估每个特征fi与客户流失标签y之间的相关性，计算互信息值i(fi,y)；
15、
16、其中，p(x,y)表示联合概率分布，p(x)和p(y)分别表示边缘概率分布；
17、s34、基于互信息值选择特征，设定阈值θ，保留互信息值i(fi,y)≥θ的特征，形成筛选后的特征集f”；
18、s35、对筛选后的特征集f”进行特征构建，生成新的组合特征fc；
19、s36、对构建后的特征集进行标准化处理，生成最终的特征集ff；
20、s37、将最终的特征集ff与客户数据标签y结合，形成特征标签对(ff,y)，作为后续模型训练的数据输入。
21、可选的，所述s4包括以下步骤：
22、s41、初始化客户流失预测模型的参数，定义神经网络结构，包括输入层、多个隐藏层和输出层，输入层接收特征集ff，输出层生成客户流失概率
23、s42、使用弹性权重整合技术计算每个参数的权重重要性ωi，具体步骤包括：
24、在每次任务训练后，计算费舍尔信息矩阵
25、
26、其中，p(x|θi)是基于参数θi的似然函数，x是观测数据，e是关于数据分布的期望值；
27、似然函数的具体形式为：
28、
29、其中，xj表示第j个观测数据点，n为观测数据点的总数；
30、s43、累积费舍尔信息矩阵，得到参数重要性：
31、
32、s44、在训练过程中，调整损失函数以包含参数重要性项，更新神经网络参数：
33、
34、其中，loriginal表示原始损失函数，λ表示正则化系数，θi和分别表示当前和之前任务的参数；
35、s45、引入强化动态生成对抗网络，具体包括生成器g和判别器d的构建和训练：
36、生成器g根据噪声向量z和参数θg生成客户流失样本
37、
38、其中，z从标准正态分布中采样，θg表示生成器的参数；
39、判别器d评估生成样本与真实样本的区别，计算损失：
40、
41、其中，d(x)和分别表示判别器对真实样本x生成样本的判别输出；
42、s46、强化学习方法在生成器和判别器之间进行优化，通过策略梯度法更新生成器的参数：
43、
44、其中，j(θg)为生成器的目标函数，表示对生成器参数θg的梯度；
45、s47、判别器d的优化过程包括使用真实客户数据x和生成的客户流失样本更新判别器的参数和最小化损失函数ld；
46、s48、生成器g的优化过程包括以下步骤：
47、应用策略梯度法更新生成器的参数，使生成的客户流失样本更接近真实数据分布；
48、根据判别器的反馈，逐步调整生成器的参数：
49、
50、其中，α为学习率，θg表示生成器的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的客户关系管理预测维护方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的客户关系管理预测维护方法，其特征在于，所述S3包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的客户关系管理预测维护方法，其特征在于，所述S4包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的客户关系管理预测维护方法，其特征在于，所述S5包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的客户关系管理预测维护方法，其特征在于，所述S6包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的客户关系管理预测维护方法，其特征在于，所述S7包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的客户关系管理预测维护方法，其特征在于，所述S8包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的客户关系管理预测维护方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的客户关系管理预测维护方法，其特征在于，所述s3包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的客户关系管理预测维护方法，其特征在于，所述s4包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的客户关系管理预测维护方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：王晶晶，
申请(专利权)人：江西睦茗企业管理有限公司，
类型：发明
国别省市：
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