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龍圖騰網恭喜中國聯合網絡通信集團有限公司申請的專利一種終端換機預測方法、裝置及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114066529B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111424375.7，技術領域涉及：G06Q30/0202；該發明授權一種終端換機預測方法、裝置及存儲介質是由王天翼;程新洲;韓玉輝;曹曉冬;成晨;張帆;張晴晴;董潤莎;高潔;張濤設計研發完成，并于2021-11-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種終端換機預測方法、裝置及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請實施例提供一種終端換機預測方法、裝置及存儲介質，涉及通信技術領域，解決了現有的終端換機預測的準確性較低的技術問題。該終端換機預測方法包括：獲取待預測終端的第一終端信息和第一業務信息；根據第一終端信息、第一業務信息和預先訓練好的終端換機預測模型，確定待預測終端是否換機；預先訓練好的終端換機預測模型為根據無監督學習算法和有監督學習算法，對包括待預測終端的訓練終端進行模型訓練得到的模型。

本發明授權一種終端換機預測方法、裝置及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種終端換機預測方法，其特征在于，包括：獲取待預測終端的第一終端信息和第一業務信息；根據所述第一終端信息、所述第一業務信息和預先訓練好的終端換機預測模型，確定所述待預測終端是否換機；所述預先訓練好的終端換機預測模型為根據無監督學習算法和有監督學習算法，對包括所述待預測終端的訓練終端進行模型訓練得到的模型；還包括：獲取所述訓練終端的第二終端信息和第二業務信息；所述訓練終端包括目標類終端和非目標類終端；確定所述訓練終端的第一特征數據；所述第一特征數據包括所述第二終端信息的特征數據和所述第二業務信息的特征數據；所述第一特征數據包括所述目標類終端的特征數據和所述非目標類終端的特征數據；根據所述無監督學習算法和所述第一特征數據，訓練得到多個無監督聚類學習模型；基于所述第一特征數據和所述多個無監督聚類學習模型，確定滿足預設條件的非目標類終端；從所述第一特征數據中去除滿足所述預設條件的非目標類終端的特征數據，以得到第二特征數據；根據所述有監督學習算法和所述第二特征數據，訓練得到監督分類學習模型，并將所述監督分類學習模型確定為所述終端換機預測模型；其中，所述第一特征數據包括：標簽型特征數據、連續型特征數據和離散型特征數據；所述確定所述訓練終端的第一特征數據，包括：去除所述第二終端信息和所述第二業務信息中的異常數據，以得到待處理數據；所述待處理數據包括標簽型的待處理數據、連續型的待處理數據和離散型的待處理數據；對所述待處理數據執行特征工程處理，以得到所述待處理數據的特征數據；所述待處理數據的特征數據包括：所述標簽型特征數據、待處理的連續型特征數據和待處理的離散型特征數據；對所述待處理的連續型特征數據執行歸一化處理，以得到所述連續型特征數據；對所述待處理的離散型特征數據執行虛擬變量轉換處理，以得到所述離散型特征數據；其中，所述標簽型特征數據包括所述訓練終端的網絡類型特征數據；所述多個無監督聚類學習模型包括多個分類簇；所述基于所述第一特征數據和所述多個無監督聚類學習模型，確定滿足預設條件的非目標類終端，包括：根據所述網絡類型特征數據，確定所述目標類終端在所述訓練終端的第一占比；確定所述目標類終端在所述多個分類簇中的每個分類簇中的第二占比；從所述第二占比中，選取將大于所述第一占比的第二占比對應的分類簇確定為第一分類簇集合；根據所述網絡類型特征數據，確定第一非目標類終端集合；從所述第一分類簇集合中，選取所述第一非目標類終端集合中的每個非目標類終端所屬的分類簇，以得到第二分類簇集合；對所述第二分類簇集合中的每個分類簇對應的第二占比進行求和，以得到所述每個非目標類終端的異類目標值；從所述每個非目標類終端的異類目標值中，選取大于預設異類目標值的異類目標值對應的非目標類終端，以得到第二非目標類終端集合；根據所述第二非目標類終端集合、所述第一占比和預設去除閾值，確定第三非目標類終端集合，并將所述第三非目標類終端集合中的非目標類終端確定為滿足所述預設條件的非目標類終端。

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