文档名：基于集成学习的广电客户流失预测模型研究
摘要：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一预测模型,实现对客户流失的精准预测.在公开数据集上进行仿真验证,并将仿真结果与几种单一模型预测结果进行对比.结果表明,所提模型能够有效提升客户流失的预测精度,有助于广电运营商的客户维系工作.
Abstract：IntheInternetera,thebroadcastingindustryfacesincreasinglyfiercecompetition.Aimingattheproblemoflowaccuracyrateinthecurrentcustomerchurnpredictionmodel,acustomerchurnpredictionmodelforbroadcastingbasedonintegratedlearningisproposed.Combiningthecharacteristicsofcustomerdata,analyzingthedifferencesinthetrainingprinciplesofdifferentmodels,andthroughtheStackingintegrationframework,fusingmultiplesinglepredictionmodelswithcomplementaryadvantagestoachieveaccuratepredictionofcustomerchurn.Simulationsareconductedonthepublicdatasettoverifytheresults,andthesimulationresultsarecomparedwiththepredictionresultsofseveralsinglemodels.Theresultsshowthattheproposedmodelcaneffectivelyimprovethepredictionaccuracyofcustomerchurn,whichishelpfulforthecustomerretentionworkofbroadcastingoperators.
作者：汪昱霖Author：WANGYulin
作者单位：福州大学先进制造学院,福建泉州362200
刊名：电视技术
Journal：VideoEngineering
年，卷(期)：2024, 48(7)
分类号：TP311.1
关键词：集成学习 客户流失预测 广播电视
Keywords：ensemblelearning customerchurnprediction radioandtelevision
机标分类号：TP391TP181F224.0
在线出版日期：2024年7月12日
基金项目：基于集成学习的广电客户流失预测模型研究[
期刊论文] 电视技术--2024, 48(7)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...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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