基于多元用户异常行为数据的用户分类模型研究与应用

对于电信运营商而言,挖掘海量用户的网络行为数据,提升数智化风险防控水平,具有重要意义。本文融合电信运营商的欠费行为数据和异常订购数据等风险数据源,通过特征提取、标准化处理与逻辑回归建模,构建更为精准且可迭代的用户分类模型,满足电信运营商在权益订购和发放等场景的业务风控需要,以实现对用户异常行为的有效预测和管理。实验结果表明,该方法为风控决策提供了有力的参考。