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申请/专利权人：北京白龙马云行科技有限公司
摘要：本发明涉及数据处理及智能交通领域，且公开了一种网约车营销活动风险订单的识别方法和装置，用于解决当出现风险订单时，模型识别风险订单的准确率不高的问题，该方法包括，获取涉及营销活动的订单数据作为数据集，进行特征工程，构建订单特征，从数据集中选取一批订单做人工标注，并训练LightGBM模型，得到最终风险订单识别模型，利用最终风险订单识别模型对订单的风险概率进行预测，对于预测值高于阈值的订单进行召回，并根据司机过去召回情况对订单进行营销风控，不计入营销活动的活动数据统计，重新计算风险订单所对应营销活动的发奖情况，有效提高了模型识别风险订单的准确率，减少订单的误判率。
主权项：1.一种网约车营销活动风险订单的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取一段时间内所有的涉及营销活动的订单数据作为数据集，进行特征工程，构建订单特征，从数据集中选取一批订单做人工标注，判断订单是否为风险订单，并对标注结果进行数据增强扩充数据量，将风险订单作为正样本，正常订单作为负样本，以原比例训练LightGBM模型，得到最终风险订单识别模型；每天对活动完成后一天的涉及的营销活动的订单做特征工程，利用最终风险订单识别模型对订单的风险概率进行预测，对于预测值高于阈值的订单进行召回，若召回订单的司机在过去同样存在被召回订单，且召回订单量高于阈值，则当前被召回订单为目标风险订单；将风险订单进行营销风控，不计入营销活动的活动数据统计，重新计算风险订单所对应营销活动的发奖情况。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京白龙马云行科技有限公司 一种网约车营销活动风险订单的识别方法和装置
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