数据收集与用户画像
通过API接口采集用户基础信息与行为数据，建立包含三大维度的画像模型：
- 基础属性：入网时长、信用等级
- 消费特征：历史月均流量、峰值时段
- 终端信息：5G设备标识、双卡支持
需求分级匹配算法
采用决策树模型进行需求优先级排序，核心判断节点包括：
- 用户主动选择的套餐类型偏好
- 历史套餐续订率统计分析
- 同类用户群体选择趋势
套餐要素权重计算
通过熵权法确定套餐推荐影响因子，典型参数如下：
| 要素 | 权重 |
|---|---|
| 流量单价 | 0.35 |
| 有效期 | 0.28 |
| 增值服务 | 0.22 |
| 合约期限 | 0.15 |
动态场景适配机制
基于LBS定位数据实现场景化推荐，主要触发场景包括：
- 校园区域自动匹配学生套餐
- 商旅用户推荐全国流量包
- 夜间高频使用推送闲时流量
用户反馈闭环系统
建立双向反馈通道优化推荐精度，包含：
- 显性反馈：套餐评分系统
- 隐性反馈：续订率与使用率监测
- AB测试：新套餐曝光点击率
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