1.本发明涉及计算机
技术领域：
：，尤其涉及一种用户流失预警方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术：
：：2.在保险领域中，用户稳定性是保证保险产品和业务稳定发展的一个重要指标，所以对用户流失管理成为十分重要的问题。现有技术中，通常是针对各渠道中保险产品整体流失的参数进行分析，采取各自对应的措施，以实现对用户流失的管理，但是由于这种方式无法对用户流失问题进行准确的分析，导致对用户流失管理的效率较低。技术实现要素：3.有鉴于此，本发明实施例提供一种用户流失预警方法、装置、电子设备和存储介质，能够解决现有技术无法对用户流失问题进行准确的分析，导致对用户流失管理的效率较低的问题。4.为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种用户流失预警方法。5.本发明实施例的一种用户流失预警方法包括：获取用户的稳定性参数和保险事件参数；调用预设的稳定性计算模型，以基于所述稳定性参数计算所述用户的稳定性得分；基于所述保险事件参数，统计各预设保险事件对应的次数，以根据预设的概率准换矩阵和所述次数，计算所述用户的流失率；根据所述稳定性得分和所述流失率，确定所述用户的流失状态，以对所述用户进行对应的流失预警。6.在一个实施例中，所述预设保险事件包括用户流失事件；7.在所述获取用户的稳定性参数和保险事件参数之前，还包括：8.获取历史用户的保险事件参数，以计算各所述预设保险事件之间的转移次数；9.基于所述转移次数，计算各所述预设保险事件转移至用户流失事件的转移概率，以确定为所述概率准换矩阵。10.在又一个实施例中，获取历史用户的保险事件参数，以计算各所述预设保险事件之间的转移次数，包括：11.获取历史用户的各所述保险事件参数所对应的时间信息，以基于所述时间信息确定所述历史用户对应的保险事件转移序列，进而统计各预设保险事件之间的转移次数。12.在又一个实施例中，根据所述稳定性得分和所述流失率，确定所述用户的流失状态，包括：13.获取所述稳定性得分和所述流失率分别对应的得分系数，以计算所述稳定性得分与对应得分系数之间的第一乘积，以及所述流失率与对应得分系数之间的第二乘积；14.将所述第一乘积和所述第二乘积之和，确定为所述用户的流失状态。15.在又一个实施例中，对所述用户进行对应的流失预警，包括：16.调用预设预警计算模型，以基于所述用户的流失状态确定所述用户的流失预警等级；17.查询所述流失预警等级对应的预警程序，调用所述预警程序，以对所述用户执行流失预警。18.在又一个实施例中，调用预设的稳定性计算模型，以基于所述稳定性参数计算所述用户的稳定性得分，包括：19.从所述稳定性参数中提取所述用户的信用参数，以计算所述用户的基础稳定性得分；20.从所述稳定性参数中提取所述用户的流失特征参数，以计算所述用户的保险稳定性得分；21.调用预设的稳定性计算模型，以基于所述基础稳定性得分和所述保险稳定性得分计算所述用户的稳定性得分。22.在又一个实施例中，在确定所述用户的流失状态之后，还包括：23.基于所述用户的流失状态确定所述用户所属的用户集群，将所述用户的用户标识添加至所述用户集群，以调用预设的监控程序对所述用户集群的保险状态进行监控。24.为实现上述目的，根据本发明实施例的另一方面，提供了一种用户流失预警装置。25.本发明实施例的一种用户流失预警装置包括：获取单元，用于获取用户的稳定性参数和保险事件参数；计算单元，用于调用预设的稳定性计算模型，以基于所述稳定性参数计算所述用户的稳定性得分；所述计算单元，还用于基于所述保险事件参数，统计各预设保险事件对应的次数，以根据预设的概率准换矩阵和所述次数，计算所述用户的流失率得分；预警单元，用于根据所述稳定性得分和所述流失率得分，确定所述用户的流失状态，以对所述用户进行对应的流失预警。26.在一个实施例中，所述预设保险事件包括用户流失事件；27.所述获取单元，还用于获取历史用户的保险事件参数，以计算各所述预设保险事件之间的转移次数；28.所述计算单元，还用于基于所述转移次数，计算各所述预设保险事件转移至用户流失事件的转移概率，以确定为所述概率准换矩阵。29.在又一个实施例中，所述获取单元，具体用于：30.获取历史用户的各所述保险事件参数所对应的时间信息，以基于所述时间信息确定所述历史用户对应的保险事件转移序列，进而统计各预设保险事件之间的转移次数。31.在又一个实施例中，所述预警单元，具体用于：32.获取所述稳定性得分和所述流失率分别对应的得分系数，以计算所述稳定性得分与对应得分系数之间的第一乘积，以及所述流失率与对应得分系数之间的第二乘积；33.将所述第一乘积和所述第二乘积之和，确定为所述用户的流失状态。34.在又一个实施例中，所述预警单元，具体用于：35.调用预设预警计算模型，以基于所述用户的流失状态确定所述用户的流失预警等级；36.查询所述流失预警等级对应的预警程序，调用所述预警程序，以对所述用户执行流失预警。37.在又一个实施例中，所述计算单元，具体用于：38.从所述稳定性参数中提取所述用户的信用参数，以计算所述用户的基础稳定性得分；39.从所述稳定性参数中提取所述用户的流失特征参数，以计算所述用户的保险稳定性得分；40.调用预设的稳定性计算模型，以基于所述基础稳定性得分和所述保险稳定性得分计算所述用户的稳定性得分。41.在又一个实施例中，所述装置还包括：42.监控单元，用于基于所述用户的流失状态确定所述用户所属的用户集群，将所述用户的用户标识添加至所述用户集群，以调用预设的监控程序对所述用户集群的保险状态进行监控。43.为实现上述目的，根据本发明实施例的再一个方面，提供了一种电子设备。44.本发明实施例的一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例提供的用户流失预警方法。45.为实现上述目的，根据本发明实施例的又一个方面，提供了一种计算机可读介质。46.本发明实施例的一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明实施例提供的用户流失预警方法。47.上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：本发明实施例中，可以获取用户的稳定性参数和保险事件参数，基于稳定性参数可以计算出用户的稳定性得分，基于保险事件参数结合概率准换矩阵可以计算出用户流失的流失率，进而基于流失率和稳定性得分可以得出用户目前的流失状态，从而可以对用户进行对应的流失预警。如此本发明实施例中，可以基于用户的稳定性参数和保险事件参数对用户进行分析，得出用户的流失状态，实现对用户流失的准确分析，进而执行对应的预警，提高用户流失管理的准确性和效率。48.上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。附图说明49.附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：50.图1是根据本发明实施例的用户流失预警方法的一种主要流程的示意图；51.图2是根据本发明实施例的模型评估结果的一种示意图；52.图3是根据本发明实施例的用户流失预警的方法的又一种主要流程的示意图；53.图4是根据本发明实施例的用户流失预警的装置的主要单元的示意图；54.图5是本发明实施例可以应用于其中的一种示例性系统架构图；55.图6是适于用来实现本发明实施例的计算机系统的结构示意图。具体实施方式56.以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。57.需要指出的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例以及实施例中的特征可以互相组合。58.本发明实施例提供一种用户流失预警系统，该系统可以用于对保险领域中投保用户流失管理的场景中，具体可以用于对用户进行流失预警的场景。59.本发明实施例提供了一种用户流失预警方法，该方法可由用户流失预警系统执行，如图1所示，该方法包括：60.s101：获取用户的稳定性参数和保险事件参数。61.其中，用户的稳定性参数表示可以体现用户信用、投资、保险等稳定性的参数，具体可以包括用户在第三方应用的信用得分、用户的信用历史、用户在第三方应用的投资和/或保险历史参数、用户在本系统中的投保参数(如投保时间、投保类型、承保时间、投保金额等等)。保险事件参数表示用户在投保期间内改变保险状态的事件参数，如咨询、批改(客户信息变更)、保全、理赔(理赔审核)、住院押金垫付、投诉、承保/投保、销售、续收、撤单/退保、健康服务、财险相关、工单疑难、人工作业台、其他事件等。本发明实施例中，由于不同用户投保的类型不同，所以还可以将上述事件参数基于保险类型进一步的划分，以获取到更精确的用户参数，进而可以根准确的对用户流失进行管理和预警。62.需要说明的是，用户相关的参数会很多，在对用户的流失进行分析时，本发明实施例中，可以先获取多个历史用户的各种相关参数，然后基于统计学的方法，对相关参数进行分析，以确定出与用户流失影响显著的参数，进而通过直方图、箱形图来得出各显著参数的稀疏性，以将参数值较稀疏的参数确定为保险事件参数，将其他参数值非较稀疏的参数确定为稳定性参数，例如各历史用户对应某一显著参数的参数值缺失率达90％以上，则可以任务该显著参数为参数值较稀疏的参数。另，本发明实施例中，稳定性参数和保险事件参数中可以包括相同的参数，以便于通过对种方式分析，提高用户流分析的准确性。63.s102：调用预设的稳定性计算模型，以基于稳定性参数计算用户的稳定性得分。64.其中，稳定性计算模型为预先训练，具体可以为lr模型。在模型训练阶段，可以选择历史用户对应参数值非较稀疏的参数，以用于稳定性计算模型的训练，由于选择的参数为参数值非较稀疏的参数，所以可以在模型训练阶段训练出准确性较高的模型。对用于模型训练的各参数可以先进性变量分段，然后再通过woe变换后，将其输入值预设的lr模型，以对lr模型进行训练，得出稳定性计算模型。在模型训练完成后，可以将用于模型训练的参数确定为稳定性参数，以使对用户进行用户流失分析时，可以获取稳定性参数的参数值。65.本步骤中，可以将获取用户的稳定性参数的参数值输入至训练完成的稳定性计算模型，从而得出用户的稳定性得分。用户的稳定性得分可以表示出用户投保稳定的程度，而已投保的用户如果稳定性得分较高，通常说明用户不易流失，所以通过稳定性得分可以实现对用户流失的分析。66.需要说明的是，用户流失分析，通常是针对开始投保或者已经投保的用户，所以本发明实施例中，可以将稳定性参数分为两部分，一部分为用户的信用参数，另一部分为用户投保后的流失特征参数。例如，用户的信用参数可以包括用户在第三方应用的信用得分、用户的信用历史、用户在第三方应用的投资和/或保险历史参数等等，流失特征参数可以包括用户的投保参数(如投保时间、投保类型、承保时间、投保金额等等)。所以本步骤可以具体执行为：从稳定性参数中提取用户的信用参数，以计算用户的基础稳定性得分；从稳定性参数中提取用户的流失特征参数，以计算用户的保险稳定性得分；调用预设的稳定性计算模型，以基于基础稳定性得分和保险稳定性得分计算用户的稳定性得分。67.本发明实施例中，可以为每个信用参数和流失特征参数划分等级，并为每个等级设置对应的分数，从而可以基于用户的信用参数和流失特征参数，确定出其所对应的等级，以及计算出用户的基础稳定性得分和保险稳定性得分，然后将用户的基础稳定性得分和保险稳定性得分输入至预先训练的稳定性计算模型中，计算出用户的稳定性得分。68.需要说明的是，本发明实施例中，在进行模型训练阶段，为了使训练数据比较全面，可以选择已经流失和未流失的历史用户来获取用于模型训练的参数。具体的，本发明实施例中，可以从预设历史时间段内投保某保险产品的用户中，分别随机抽取y值为0的第一预设数量个用户和y值为1的第二预设数量个用户的数据中获取模型训练的参数，其中，y＝0表示用户在首次承保三年后仍在使用该相关保险产品，y＝0表示用户在首次承保三年后未在使用该相关保险产品，第一预设数量和第二预设数量可以基于需求设置。在稳定性计算模型训练之前，还可以对用于模型训练的参数进行预处理，例如可以进行数据清洗、缺失值处理、异常值处理等等，以便于将获取原始数据转化为可用作模型训练的格式化数据。并且在模型训练结束后，还可以对训练的稳定性计算模型的准确性进行评估，如图2所示，为本发明实施例中通过roc曲线和auc值来评估稳定性计算模型的拟合能力的结果示意图。在确定稳定性计算模型满足需求后，可以用于本步骤中计算过程。69.s103：基于保险事件参数，统计各预设保险事件对应的次数，以根据预设的概率准换矩阵和次数，计算用户的流失率。70.其中，保险事件参数中可以包括各保险事件的参数值，本步骤中可以统计出每个预设保险事件对应的次数，即发生次数，进而结合预设的概率准换矩阵可以计算出用户的流失率。71.概率准换矩阵表示各预设保险事件转移至用户流失事件的概率，所以在确定用户的各保险事件的发生次数后，结合概率准换矩阵，可以计算出用户的流失率。具体的，可以将用户对应各预设保险事件对应的发生次数与各预设保险事件转移至用户流失事件的概率相乘，得出用户对应每个预设保险事件转移至用户流失事件的概率，即用户的流失率。72.需要说明的是，本发明实施例中概率准换矩阵为预先计算。预设保险事件可以包括用户流失事件和其他保险事件，概率准换矩阵为各保险事件转移至用户流失事件的概率，所以可以获取各历史用户的保险事件参数，以计算出各预设保险事件之间的转移次数，然后基于转移次数，计算各预设保险事件转移至用户流失事件的转移概率，以确定为概率准换矩阵。如公式1所示，为状态准换矩阵的一种表示方式。[0073][0074]在公式1中，pij表示第i个预设保险事件转移至第j个预设保险事件的概率，其中，i为大于0且小于等于n的整数，j为大于0且小于等于n的整数，n为预设保险事件的数量。[0075]具体的，历史用户的保险事件参数中，可以包括各预设保险事件的相关数据，如时间信息，如此可以基于时间信息确定各历史用户对应的预设保险事件的转移序列，也及时各预设保险事件的发生先后顺序，进而可以统计出各预设保险事件之间的转移次数。例如，用户a的预设保险事件转移序列可以为：客户用户咨询-》批改申请-》实名认证-》自动扣费不满-》齿科服务-》续期催交-》理赔申请-》住院押金垫付-》续保金额不满-》客服热线‑‑‑》客户用户流失(y＝1)；用户b的预设保险事件转移序列可以为：批改-受益人变更-》实名认证-》资料补充-》齿科服务-》体检服务-》住院押金垫付-》客服热线-》增值服务‑‑‑》客户用户未流失(y＝0)。[0076]本发明实施例中，可以将各预设保险事件转移至用户流失事件的次数与各预设保险事件转移总次数之间的比值确定为各预设保险事件转移至用户流失事件的概率。[0077]s104：根据稳定性得分和流失率，确定用户的流失状态，以对用户进行对应的流失预警。[0078]其中，在得出用户的稳定性得分和流失率后，可以基于此确定用户的流失状态，进而可以确定出是否对用户进行流失预警，以及如何进行流失预警。[0079]具体的，本步骤中确定用户的流失状态得分可以执行为：获取稳定性得分和流失率分别对应的得分系数，以计算稳定性得分与对应得分系数的第一乘积，以及流失率与对应得分系数的第二乘积；将第一乘积和第二乘积之和，确定为用户的流失状态得分。[0080]如公式2所示，为流失状态得分的计算公式。[0081]score_stable＝w0*score_init+wa*score_a+wb*score_b+wc*score_c+...ꢀꢀ(2)[0082]在公式2中，w0表示稳定性得分对应的得分系数，score_init表示稳定性得分，score_x表示预设保险事件x转移至用户流失事件的流失率，wx表示score_x对应的得分系数，其中，x＝a、b、c...。[0083]本发明实施例中，预先设置了稳定性得分和流失率分别对应的得分系数，如此将稳定性得分与对应得分系数相乘，得出第一乘积，将流失率与对应得分系数相乘，得出第二乘积；进而将第一乘积和第二乘积之和，确定为用户的流失状态得分。[0084]需要说明的是，本发明实施例中，可以预先设置流失度等级，并建立流失状态得分与流失度等级之间的对应关系，进而基于流失度等级对用户进行对应的流失预警。例如，流失状态得分与流失度等级之间的对应关系可以为：100≤g《90时对应流失度等级为7级，90≤g《80时对应流失度等级为6级，80≤g《70时对应流失度等级为5级，70≤g《60时对应流失度等级为4级，60≤g《55时对应流失度等级为3级，55≤g《35时对应流失度等级为2级，35≤g《0时对应流失度等级为1级，其中，g表示流失状态得分，g越大表示用户流失的可能性越大。[0085]本发明实施例中，还可以预先训练预警计算模型，以用于计算用户的流失预警等级，并为每个流失预警等级配置对应的预警程序，以及时对用户进行流失管理，通常用户流失的概率越高，对应的流失预警等级越高。所以本步骤中，对用户的流失预警可以执行为：调用预设预警计算模型，以基于所述用户的流失状态确定所述用户的流失预警等级；查询所述流失预警等级对应的预警程序，调用所述预警程序，以对所述用户执行流失预警。[0086]本发明实施例中，为了实时关注有可能流失的用户，以减少用户流失，还可以基于所述用户的流失状态确定所述用户所属的用户集群，将所述用户的用户标识添加至所述用户集群，以调用预设的监控程序对所述用户集群的保险状态进行监控。[0087]本发明实施例中，可以获取用户的稳定性参数和保险事件参数，基于稳定性参数可以计算出用户的稳定性得分，基于保险事件参数结合概率准换矩阵可以计算出用户流失的流失率，进而基于流失率和稳定性得分可以得出用户目前的流失状态，从而可以对用户进行对应的流失预警。如此本发明实施例中，可以基于用户的稳定性参数和保险事件参数对用户进行分析，得出用户的流失状态，实现对用户流失的准确分析，进而进行对应的预警，提高用户流失管理的准确性和效率。[0088]下面结合图1所示的实施例，对本发明实施例中用户流失预警方法进行具体说明，如图3所示，该方法包括：[0089]s301：获取用户的稳定性参数和保险事件参数。[0090]s302：调用预设的稳定性计算模型，以基于稳定性参数计算用户的稳定性得分。[0091]s303：基于保险事件参数，统计各预设保险事件对应的次数，以根据预设的概率准换矩阵和次数，计算用户的流失率。[0092]s304：获取稳定性得分和流失率分别对应的得分系数，以计算稳定性得分与对应得分系数的第一乘积，以及流失率与对应得分系数的第二乘积。[0093]s305：将第一乘积和第二乘积之和，确定为用户的流失状态。[0094]s306：调用预设预警计算模型，以基于用户的流失状态确定用户的流失预警等级；查询流失预警等级对应的预警程序，调用预警程序，以对用户执行流失预警。[0095]s307：基于用户的流失状态确定用户所属的用户集群，将用户的用户标识添加至用户集群，以调用预设的监控程序对用户集群的保险状态进行监控。[0096]本发明实施例中，可以获取用户的稳定性参数和保险事件参数，基于稳定性参数可以计算出用户的稳定性得分，基于保险事件参数结合概率准换矩阵可以计算出用户流失的流失率，进而基于流失率和稳定性得分可以得出用户目前的流失状态，从而可以对用户进行对应的流失预警。如此本发明实施例中，可以基于用户的稳定性参数和保险事件参数对用户进行分析，得出用户的流失状态，实现对用户流失的准确分析，进而进行对应的预警，提高用户流失管理的准确性和效率。[0097]本发明实施例中，通过对用户流失状态的分析，在用户稳定性评分的基础上，充分利用了用户投保生命周期内的各保险事件的特征，更精确的洞察了用户的稳定度实时变化，明确出用户实时的一个稳定度评分，增加整体流失评估的可解释性，避免忽略参数值较稀疏的保险事件特征，提高用户流失预警的准确性，可以实现更精细化的对每个用户采取相应的针对性防止流失的策略。[0098]为了解决现有技术存在的问题，本发明实施例提供了一种用户流失预警装置400，如图4所示，该装置400包括：[0099]获取单元401，用于获取用户的稳定性参数和保险事件参数；[0100]计算单元402，用于调用预设的稳定性计算模型，以基于所述稳定性参数计算所述用户的稳定性得分；[0101]所述计算单元402，还用于基于所述保险事件参数，统计各预设保险事件对应的次数，以根据预设的概率准换矩阵和所述次数，计算所述用户的流失率得分；[0102]预警单元403，用于根据所述稳定性得分和所述流失率得分，确定所述用户的流失状态，以对所述用户进行对应的流失预警。[0103]应理解的是，实施本发明实施例的方式与实施图1所示实施例的方式相同，在此不再赘述。[0104]本发明实施例的一种实现方式中，所述预设保险事件包括用户流失事件；[0105]所述获取单元401，还用于获取历史用户的保险事件参数，以计算各所述预设保险事件之间的转移次数；[0106]所述计算单元402，还用于基于所述转移次数，计算各所述预设保险事件转移至用户流失事件的转移概率，以确定为所述概率准换矩阵。[0107]本发明实施例的又一种实现方式中，所述获取单元401，具体用于：[0108]获取历史用户的各所述保险事件参数所对应的时间信息，以基于所述时间信息确定所述历史用户对应的保险事件转移序列，进而统计各预设保险事件之间的转移次数。[0109]本发明实施例的又一种实现方式中，所述预警单元403，具体用于：[0110]获取所述稳定性得分和所述流失率分别对应的得分系数，以计算所述稳定性得分与对应得分系数之间的第一乘积，以及所述流失率与对应得分系数之间的第二乘积；[0111]将所述第一乘积和所述第二乘积之和，确定为所述用户的流失状态。[0112]本发明实施例的又一种实现方式中，所述预警单元403，具体用于：[0113]调用预设预警计算模型，以基于所述用户的流失状态确定所述用户的流失预警等级；[0114]查询所述流失预警等级对应的预警程序，调用所述预警程序，以对所述用户执行流失预警。[0115]本发明实施例的又一种实现方式中，所述计算单元402，具体用于：[0116]从所述稳定性参数中提取所述用户的信用参数，以计算所述用户的基础稳定性得分；[0117]从所述稳定性参数中提取所述用户的流失特征参数，以计算所述用户的保险稳定性得分；[0118]调用预设的稳定性计算模型，以基于所述基础稳定性得分和所述保险稳定性得分计算所述用户的稳定性得分。[0119]本发明实施例的又一种实现方式中，所述装置400还包括：[0120]监控单元，用于基于所述用户的流失状态确定所述用户所属的用户集群，将所述用户的用户标识添加至所述用户集群，以调用预设的监控程序对所述用户集群的保险状态进行监控。[0121]应理解的是，实施本发明实施例的方式与实施图1或图3所示实施例的方式相同，在此不再赘述。[0122]本发明实施例中，可以获取用户的稳定性参数和保险事件参数，基于稳定性参数可以计算出用户的稳定性得分，基于保险事件参数结合概率准换矩阵可以计算出用户流失的流失率，进而基于流失率和稳定性得分可以得出用户目前的流失状态，从而可以对用户进行对应的流失预警。如此本发明实施例中，可以基于用户的稳定性参数和保险事件参数对用户进行分析，得出用户的流失状态，实现对用户流失的准确分析，进而进行对应的预警，提高用户流失管理的准确性和效率。[0123]根据本发明的实施例，本发明实施例还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。[0124]本发明实施例的电子设备包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行本发明实施例所提供的用户流失预警方法。[0125]图5示出了可以应用本发明实施例的用户流失预警方法或用户流失预警装置的示例性系统架构500。[0126]如图5所示，系统架构500可以包括终端设备501、502、503，网络504和服务器505。网络504用以在终端设备501、502、503和服务器505之间提供通信链路的介质。网络504可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。[0127]用户可以使用终端设备501、502、503通过网络504与服务器505交互，以接收或发送消息等。终端设备501、502、503上可以安装有各种客户端应用。[0128]终端设备501、502、503可以是但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。[0129]服务器505可以是提供各种服务的服务器，服务器可以对接收到的产品信息查询请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如产品信息‑‑仅为示例)反馈给终端设备。[0130]需要说明的是，本发明实施例所提供的用户流失预警方法一般由服务器505执行，相应地，用户流失预警装置一般设置于服务器505中。[0131]应该理解，图5中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。[0132]下面参考图6，其示出了适于用来实现本发明实施例的计算机系统600的结构示意图。图6示出的计算机系统仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。[0133]如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(cpu)601，其可以根据存储在只读存储器(rom)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(ram)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。cpu601、rom602以及ram603通过总线604彼此相连。输入/输出(i/o)接口605也连接至总线604。[0134]以下部件连接至i/o接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至i/o接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。[0135]特别地，根据本发明公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(cpu)601执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。[0136]需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。[0137]附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个单元、程序段、或代码的一部分，上述单元、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。[0138]描述于本发明实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、计算单元和预警单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，预警单元还可以被描述为“用户流失预警功能的单元”。[0139]作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备执行本发明所提供的用户流失预警方法。[0140]上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。当前第1页12当前第1页12