【摘 要】
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随着人工智能在社会中的应用越来越广泛,如何有效的利用人工智能分析客户流失问题也成为研究者们研究的重点.研究表明,对于移动通信运营商来说,重新发展一个新用户的成本是挽留一个老用户成本的6倍.此外,老用户为公司带来的利润甚至是新用户给公司所提供利润的16倍,因此如何有效减少客户流失对于移动通信运营商非常重要.论文主要利用BP神经网络模型对移动运营商客户进行流失预测.首先针对移动运营商客户流失数据中特征
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随着人工智能在社会中的应用越来越广泛,如何有效的利用人工智能分析客户流失问题也成为研究者们研究的重点.研究表明,对于移动通信运营商来说,重新发展一个新用户的成本是挽留一个老用户成本的6倍.此外,老用户为公司带来的利润甚至是新用户给公司所提供利润的16倍,因此如何有效减少客户流失对于移动通信运营商非常重要.论文主要利用BP神经网络模型对移动运营商客户进行流失预测.首先针对移动运营商客户流失数据中特征筛选情况,使用k-means聚类将客户群分为五类,通过绘制流失用户和非流失用户的概率密度图对比分析筛选出每一类的特征变量.由于样本数据中的正例和负例存在不平衡问题,通过使用smote-enn方法对样本处理后,正负例样本的数量基本趋于一致,其次采用BP神经网络等模型对移动运营商客户流失问题进行分析.实验表明,该分类方法在客户流失预测中都取得了不错的效果,其准确率可达80%.最后利用深度神经网络(DNN)的多隐含层与反向自动调节权值和偏置值的特点对各类型的消费客户流失问题进行预测,发现其准确率可达92%及以上.
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