基于贝叶斯优化-XGBoost的电商用户流失预测模型

针对电商公司发展过程中存在的电商用户流失预测问题,提出一种结合极限梯度提升回归树(XGBoost)、贝叶斯优化方法(BO)的电商用户流失预测模型BO-XGBoost。通过将模型与常用的随机搜索、网格搜索方法优化的XGBoost模型进行对比,验证了所提模型的F1分数更高,效率更好。为进一步评价预测模型,将BO-XGBoost模型与BO-LR、BO-SVM、BO-RF、未优化前的XGBoost模型进行对比,结果表明BO-XGBoost模型在准确率、精确率、召回率和F1分数上均表现最佳,同时在电商流失预测领域更看重的查全率达到了95.26%,大幅领先其他模型,表明BO-XGBoost模型在电商用户流失预测方面取得了较好的效果。

数据挖掘方法在用户流失预测分析中的应用

移动通信在高速发展的同时,出现了大量用户离网的现象,基于客户信息、消费行为等历史数据,进行客户离网预测分析成为各个运营商普遍关注的问题。文章基于客户的历史数据和短期偶发数据,提出了链型数据挖掘方法,并结合决策树,形成了一个综合的链型树分类器(Chain Tree Classifier,CTC)和用户行为预测模型,实验结果显示,该分类器对移动通信运营商感兴趣的单个事件发生具有良好的预测能力,可被应用到客户离网预测中,从而帮助运营商提前发现具有离网倾向的用户,进而获得更高的利润。

基于收视行为模式的有线电视用户流失预测

面对激烈的市场竞争,广电运营商一方面需要提升服务质量,吸引新入网用户,同时也需要更加重视对用户流失的预测管理。利用数据挖掘技术进行用户流失预测在有线电视业务中的应用尚处于探索阶段,本文针对有线电视业务的特点,提出了基于RFM模型的流失用户定义,对用户的属性特征进行分析,得出流失用户的基本特征,并提出基于用户的收视行为模式进行流失预测的分析算法,最后通过实际数据进行仿真实验,验证了模型和算法的可行性。

基于Spark平台的网络游戏用户流失预测方法

随着移动互联网的广泛普及,国内网络游戏市场日趋饱和,游戏公司获得新用户的成本不断增加,如何预防存量用户的流失已经成为市场营销的重心。提出了一种基于Spark平台的网络游戏用户流失预测方法,基于一个真实游戏日志数据对用户进行了流失预测。首先,从日志数据中抽取和计算了用户特征;随后,按权重选取了一组重要特征;最后,以特征为输入、流失与否为输出进行了二分类建模。综合比较了随机森林、支持向量机、多层感知机、梯度提升决策树和逻辑回归等6种常见分类算法。实验结果表明,随机森林算法表现最优,模型预测精度达到91%。

基于用户细分的微博社区用户流失预测研究

[目的/意义]旨在根据用户细分结果进行用户流失预测。[方法/过程]采用聚类分析方法对微博社区功能结构及用户特征进行分析,对用户流失条件进行界定,并进行用户分类;采用典型判别分析法构建用户流失预测模型,并通过交叉验证法判别预测精度。[结果/结论]该用户流失预测模型是可行的,且精度较高。提出"活跃型用户"和"明星用户"应加强回访和特权服务;"信息索取型用户"和"沉默型用户"应采取信息推送、Email等方式激发其活跃度;应建立用户流失预警机制,定期进行用户流失预测分析等建议。

基于高维时序特征补充的直播行业用户流失预测模型

用户流失预警是企业最为重要的工作之一,而精确的流失预测是用户预警的基础。目前针对互联网行业的流失预测研究相对较少,首先立足于以往研究中常涉及的常规特征,选择KNN、SVM、PSO-GA-BP、RF、XGBoost等经典算法进行建模对比,探索不同算法的预测效果。同时,针对建模中缺乏利用时间序列信息的问题,对时间序列进行深入挖掘,提取高维时序特征作为传统常规特征的补充,并应用在表现最好的RF、XGBoost模型上。实验结果表明,在各项指标上,基于补充后的融合特征模型预测效果有显著提升。

基于MLP的用户流失预测模型的研究与实现

对于当今的企业而言,争取到一个新用户的成本比保留住原有用户的成本高8倍左右,因此,分析与预测原有用户的流失,对于企业保持甚至提升盈利具有重要意义。本文通过多层感知机(Multilayer Perceptron)算法进行预测用户流失模型的构建,在流失用户F1值、召回率以及精确率这3项指标上均获得了较好的实验结果,为企业保留住原有客户具有一定帮助。

基于Stacking集成学习的流失用户预测方法

利用机器学习算法对商业活动中普遍存在的客户流失问题进行预测.借鉴了Bagging的自助采样法思想,提出了一种基于自助采样法的Stacking集成方法.首先对数据集进行多次采样并加入属性扰动,然后使用所得数据子集训练基分类器副本,基分类器决策结果由基分类器所对应的副本投票决定.最后在真实数据集中进行流失客户预测实验,结果显示,该文提出的方法在准确率、查准率和F1值3项指标上均好于所有基分类器和同结构的经典Stacking集成方法.

基于用户画像的在线健康社区用户流失预测研究

【目的】对在线健康社区用户进行精准画像并准确预测其在社区中的参与情况,有助于社区管理者早期识别流失用户,并做出个性化挽留措施。【方法】构建多维度用户画像标签体系,采用统计分析、社会网络分析、自然语言处理技术、LDA主题聚类实现指标计算与可视化;将用户画像标签数据作为用户流失预测的模型输入,构建了基于滑动窗口的用户流失实时预测模型。【结果】以华夏中医论坛的真实数据进行实证研究,为9 918个用户生成了多维度画像标签,构建并比较多种机器学习算法对用户流失的预测效果,结果显示Gradient Boosting算法效果最佳,F1值达到88.77%。【局限】未在更多在线健康社区中应用,用户数据量较少。【结论】本研究提出了一种依据用户在线交互行为特征实现多维度用户画像标签计算的方法,并验证了用户画像在用户流失预测中的应用可行性。

基于多模型融合的流失用户预测方法

准确的用户流失预测能力有助于企业提高用户保持率、增加用户数量和增加盈利。现有的流失用户预测模型大多为单一模型或是多个模型的简单融合,没有充分发挥多模型集成的优势。借鉴了随机森林的Bootstrap Sampling的思想,提出了一种改进的Stacking集成方法,并将该方法应用到了真实数据集上进行流失用户的预测。通过验证集上的实验比较可知,提出的方法在流失用户F1值、召回率和预测准确率3项指标上均好于所有相同结构的经典Stacking集成方法;当采用恰当的集成结构时,其表现可超越基分类器上的最优表现。