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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利一种基于信息增益的宽带电视用户推荐方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114119044B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111334479.9，技术领域涉及：G06Q30/01；该发明授权一种基于信息增益的宽带电视用户推荐方法及装置是由周佳焕;池凯凯设计研发完成，并于2021-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于信息增益的宽带电视用户推荐方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于信息增益的宽带电视用户推荐方法及装置，对目标客户属性进行泛化提取，获取目标客户属性特征并进行预处理，生成训练样本，根据属性特征的相关性和信息增益对训练样本中的属性特征进行降维处理；然后将训练样本输入到预设的多个分类模型，并进行交叉验证，选择出性能最优的分类模型；最后对选择出的分类模型进行参数调整，采用参数调整后的分类模型，对潜在客户进行预测，选择预测概率大于设定的概率阈值且活跃天数大于活跃阈值的潜在客户组成推荐客户群。本发明通过各个特征的信息增益水平来选取特征，过滤噪音数据，能较好的提升模型的预测能力。

本发明授权一种基于信息增益的宽带电视用户推荐方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于信息增益的宽带电视用户推荐方法，其特征在于，所述基于信息增益的宽带电视用户推荐方法，包括：选取已经办理宽带的用户作为目标用户，对目标用户进行回访，将在回访后办理了宽带电视业务的目标用户作为正样本，将在回访后未办理宽带电视业务的目标用户作为负样本；进行目标客户属性的泛化提取，获取目标客户属性特征并进行预处理，生成训练样本；根据属性特征的相关性和信息增益对训练样本中的属性特征进行降维处理；将训练样本输入到预设的多个分类模型，并进行交叉验证，选择出性能最优的分类模型；对选择出的分类模型进行参数调整；采用参数调整后的分类模型，对潜在客户进行预测，选择预测概率大于设定的概率阈值且活跃天数大于活跃阈值的潜在客户组成推荐客户群；其中，所述根据属性特征的相关性和信息增益对训练样本中的属性特征进行降维处理，包括：计算属性特征的相关性，筛选高相关性的属性特征，显示相关性大于相关性阈值的属性特征然后进行剔除；对连续属性特征进行分箱处理，然后计算分类属性特征和分箱处理后的连续属性特征的IV值，保留IV值在预设范围内的属性特征；所述将训练样本输入到预设的多个分类模型，并进行交叉验证，选择出性能最优的分类模型，包括：获取常见分类模型，将训练样本输入常见分类模型，进行交叉验证，计算模型性能得分，根据得分选择出性能最优的分类模型；所述对选择出的分类模型进行参数调整，包括：借助学习曲线函数选择预设数量的参数，生成预设数量的分类模型；训练所述分类模型，采用交叉验证法选择出最好参数的分类模型。

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