随着人们对影音娱乐的需求增大使得音乐行业蓬勃发展,当前各种音乐平台数量激增。但是目前各类音乐产品形态及内容同质化严重,竞争激烈导致会员流失情况加剧,且音乐行业盈利主要依赖会员收费,即使少量的会员流失也会造成巨大经济损失。综上所述,针对性预测音乐会员流失并提前采取挽留措施十分必要,这项研究举措将可以帮助音乐平台更好维系平台用户生态从而带来更多利润。本文主要切入音乐行业领域,选取音乐流媒体网站的会员行为数据作为数据集进行会员流失预测及流失后通过个性化推荐进行用户召回策略研究。主要搭建了两个用户模型,第一个是会员流失预测模型,第二个是音乐内容推荐模型。两个模型互补形成业务上的闭环,在得到流失预警后及时采取挽留手段在极大程度上防止了核心用户流失,同时通过内容推荐增加了用户粘性。本文主要研究如下:（1）针对流失会员和未流失会员之间存在高度的行为相似性,传统分类模型难以有效甄别的问题,设计受限玻尔兹曼机模型（Restricted Boltzmann machine,RBM）对会员用户进行特征提取,搭建极度梯度提升模型（Extreme Gradient Boosting,XGBoost）学习会员行为特征,将两者模型进行结合提出RBM-XGBoost组合预测模型,进行会员流失预测。经实验证明,RBM-XGBoost组合预测模型在预测精度和泛化能力上优于传统分类模型。（2）麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm,SSA）作为新兴群体智能优化算法,寻优能力突出,适用于超参数寻优等问题,但仍存在局限性。针对SSA在迭代后期容易陷入局部最优值而早熟的问题,提出改进的麻雀搜索算法（Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA）。该算法通过PWLCM映射初始化种群,使初始种群分布更加均匀;在迭代过程中陷入局部最优值时启动t分布变异结合高斯变异的混合变异策略,增加种群多样性跳出局部最优。经实验验证表明,改进的麻雀搜索算法ISSA在求解精度和稳定性上更加突出。（3）针对XGBoost模型超参数众多,难以凭借人工经验选取且传统参数搜索方法耗时长,容易产生组合爆炸的问题,提出RBM-ISSA-XGBoost模型,使用改进的麻雀搜索算法ISSA来对XGBoost模型进行超参数寻优。实验证明参数寻优后的预测模型预测精度和收敛能力得到有效提升。（4）预测出有流失倾向的会员后,根据会员的流失概率划分为不同挽留难度的群体,针对性提出挽留建议。针对较易挽留的会员群体,通过音乐推荐作为挽留手段进行流失召回,设计混合推荐模型,将基于RBM和基于用户的协同过滤模型的预测结果通过线性加权进行融合,对比单一推荐模型可以实现更精准推荐。