客户流失预测

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基于SOM和注意力CNN的精准营销推广系统
《贵阳学院学报(自然科学版)》2024年第4期1-6,共6页吴睿辉 刘海宏 
广东省哲学社会科学规划项目(项目编号:GD22XYJ28);广东省教育厅项目(项目编号:2021GXJK595,2021TSZK021)。
为提高在线商城顾客的购买率,提出了基于自组织映射(SOM)和注意力卷积神经网络(CNN)的精准营销推广系统。SOM是能够将高维数据映射到低维空间的无监督神经网络,首先,通过SOM进行分组将顾客划分为具有相似行为特征的不同类别,通过有效的...
关键词：自组织映射 卷积神经网络 客户流失预测 精准营销 
基于RFM与XGBOOST模型融合的应用研究——以客户流失预测为例
《中国高新科技》2024年第19期54-57,共4页李佳镁 
文章提出将RFM模型客户价值分类结果作为特征融合机器学习算法的智能客户流失预测方法,并对其进行验证。首先,采用Pearson系数对特征进行相似度分析,以筛除冗余特征。其次,利用RFM价值分类模型,详细地对客户进行划分。最后,在XGBOOST算...
关键词：客户价值分类 流失预警 XGBOOST算法 RFM模型 
基于集成森林元学习网络的客户流失预测被引量：1
《电信科学》2024年第10期163-172,共10页李龙戈 郑铿城 
为解决树模型在客户流失预测任务中较难捕捉时序特征的问题,提出了基于集成森林元学习网络(ensemble forest meta-learning network,EFML)的流失预测方法。首先通过分组等策略进行数据提质,并结合下采样技术解决样本类别不平衡问题。然...
关键词：语义图 客户流失 历史行为差异 树模型 
基于集成学习的广电客户流失预测模型研究
《电视技术》2024年第7期59-66,共8页汪昱霖 
在互联网时代,广电行业面临的竞争日益激烈。针对目前客户流失预测模型精准率不高的问题,提出一种基于集成学习的广电客户流失预测模型。结合客户数据特性,分析不同模型的训练原理差异,通过Stacking集成框架,融合多个具有互补优势的单...
关键词：集成学习 客户流失预测 广播电视 
基于扩散模型生成数据重构的客户流失预测
《计算机研究与发展》2024年第2期324-337,共14页杨斌 王正阳 程梓航 赵慧英 王鑫 管宇 程新洲 
云南省软件工程重点实验室开放基金项目(2023SE202)。
在数据挖掘领域普遍存在数据不平衡影响到模型预测精度的问题,同时还存在未考虑用户隐私保护的问题.生成伪造数据是一种重要的解决方法,但在以结构化数据为主的场景中,由于存在数据特征维度多且不相关等特点,生成高质量的数据存在挑战....
关键词：客户流失 扩散模型 用户隐私 数据生成 类别特征 
基于机器学习算法的餐饮企业客户流失预测被引量：1
《黑龙江科学》2023年第23期14-16,21,共4页王妍 孙克争 高小虎 
客户流失是餐饮企业普遍面临的问题,机器学习技术能为餐饮企业提供便捷的数据分析工具,餐饮企业可根据客户基本信息及消费产生的订单信息构建客户流失特征,结合分类算法中的决策树算法与支持向量机算法预测客户流失,调整销售策略,从而...
关键词：机器学习 决策树 支持向量机 客户流失 餐饮企业 
聚类随机采样和代价敏感的电信客户流失预测集成模型被引量：1
《企业科技与发展》2023年第11期97-105,共9页李毅 马文斌 李国祥 
国家自然科学基金资助项目(71862003);应用经济学广西一流学科建设项目基金资助(2022GSXKA01);广西财税大数据分析工程研究中心建设资助。
文章为解决客户流失预测中因数据类别高度不平衡导致模型性能降低的问题,基于Bagging集成思想,提出一种融合聚类随机采样、代价敏感的预测模型(RWBC-Ensemble)。首先,利用聚类随机采样方法降低数据的不平衡度;其次,将流失客户样本划分...
关键词：客户流失预测 不平衡数据 随机采样 代价敏感学习 集成学习 
基于Lasso和构造性覆盖算法的不均衡数据分类方法被引量：2
《计算机应用》2023年第4期1086-1093,共8页蒋溢 伍书平 胡昆 龙林波 
国家自然科学基金资助项目(61902045);重庆市技术创新与应用发展专项重点项目(cstc2019jscx‑mbdxX0035)。
针对机器学习分类算法在不均衡数据分类问题中对少数类样本识别能力不足的问题,以电信客户流失场景为例,提出一种不均衡数据分类方法 L-CCSmote(Lasso Constructive Covering Smote)。首先,通过套索回归(Lasso)提取流失用户特征以优化...
关键词：Lasso 构造性覆盖算法 不均衡数据分类 客户流失预测 混合采样 
基于深度学习的餐饮客户流失预测被引量：1
《现代计算机》2022年第17期47-51,共5页李周辉 
广东财经大学华商学院校级质量工程电子商务特色专业(HS2019ZLGC05)。
客户流失是餐饮活动中的一个重要问题,及时发现流失客户,并为此制定相应的措施,能有效降低餐饮活动的损失。为了研究深度学习在餐饮客户流失中的应用,本文首先分析影响餐饮客户流失的主要因素,筛选出影响餐饮客户流失的有效特征;其次构...
关键词：深度学习 神经网络 客户流失 餐饮 
基于多模型融合的电子商务客户流失预测模型研究被引量：1
《无线互联科技》2022年第17期143-145,共3页马文斌 陈硕峰 
2019年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目,项目编号:2019KY0661;2022年应用经济学广西一流学科建设项目资助,项目编号:2022GSXKB05。
由于电子商务客户的非契约性,其流失率较高。为提高客户留存率,降低客户流失率,提高企业核心竞争力,文章提出一种基于多模型融合的电子商务客户流失预测模型。该模型首先以泛化性能较好,且相互存在差异性的随机森林、XGBoost、LightGBM...
关键词：电子商务 非契约 客户流失预测 模型融合 投票法 
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