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协同产品创新中的创新客户流失预测模型
协同产品创新 创新客户 流失预测 支持向量机
2015/5/20
为了降低创新客户流失对协同产品创新过程及企业造成的损失,在协同产品创新中有效识别具有流失倾向的创新客户,提出改进的代价敏感学习支持向量机创新客户流失预测模型。在分析创新客户流失预测特点的基础上,提出创新客户流失预测研究框架;针对传统分类算法大多以预测精度为目标、忽略创新客户流失误分类的代价和数据集非平衡性的问题,建立了基于改进代价敏感支持向量机的创新客户流失预测模型。通过应用结果表明了该预测模型的...
基于多分类器动态选择与成本敏感优化集成的 电信客户流失预测研究
成本敏感优化集成 成本敏感学习 人工鱼群算法
2012/9/27
针对不同样本在特征空间中具有不同的区域特性和不同分类算法之间的预测互补性，在电信客户流失预测理论基础上，融合多分类器动态集成理论和成本敏感学习理论，建立了电信客户流失多分类器集成预测的利润函数，并提出了一类新的基于多分类器动态选择与成本敏感优化集成的电信客户流失预测模型。首先使用K均值聚类法聚类训练样本成多个分区；接着使用NaiveBayes算法、多层感知机算法和J48算法在各分区样本上构建客户流...
基于CART和自适应Boosting算法的移动通信企业客户流失预测模型
客户流失 自适应Boosting算法 CART算法 预测
2014/10/31
客户流失问题一直以来都受到企业的重视，如何有效预测流失客户是一个重要课题。本文通过对某通信企业原始数据进行严格的数据预处理，以及利用直方图检验和卡方检验相结合的方法对模型变量进行筛选，同时采用抽样的方法选取出模型的训练样本和测试样本，并利用分类回归树算法和自适应Boosting算法生成相应的强分类器模型，仿真实验结果表明本文使用的模型在预测该通信企业的离网客户中具有较高的准确性，从模型的ROC曲线...
在分析电信行业中挽留激励效应、自然流失效应和口碑传播效应对客户保持率的动力学机理的基础上，得到客户保持率在客户挽留周期中的演进路径；接着提出了使用挽留激励系数、自然衰减系数和口碑影响系数来具体描述这3种效应的作用力。然后基于客户保持率的演进路径推导出了客户挽留周期模型和客户挽留价值模型。最后建立了2种不同类型的客户挽留模型：基于挽留激励效应建立了单个客户挽留费用模型，并推导出了单个客户挽留费用的有...
电子商务客户流失预测是一种典型的高维、非线性、数据不平衡问题,传统的方法已很难提高其预测精度。本文将自组织数据挖掘方法(SODM)引入电子商务客户流失预测,提出一种基于客观系统分析(OSA)和数据分组处理(GMDH)网络集成的电子商务客户流失预测模型。首先利用OSA算法自动选择出重要的电子商务客户流失关键属性,然后将训练样本送入GMDH网络进行学习与训练,进而对测试样本客户流失状态进行预测。为了提...
针对电信客户流失预测问题的复杂性,融合自组织神经网络良好的连续属性值离散化优势、粗糙集理论出色的属性约简功能和蚁群优化算法全局的随机搜索特点,在模型集成技术和成本敏感学习理论的基础上,提出了一种新的基于蚁群算法的成本敏感线性集成多分类器的电信客户流失预测模型。构建该集成模型可分为4个阶段:(1)连续属性值的离散处理:利用自组织神经网络对连续属性值进行非监督离散化处理;(2)原始属性集的约简处理:使...