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一种基于科技资源池的客户流失预测模型 被引量:2
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作者 郭思杰 任春华 于亚婷 《制造业自动化》 CSCD 北大核心 2021年第6期120-125,共6页
为进一步提升科技资源的利用率,避免客户流失,提出了一种基于科技资源池的客户流失预测模型,该模型基于轻量级的梯度提升机(LightGBM),同时结合同期群分析算法(Cohort analysis),关注群体行为对客户流失的整体影响,对客户流失进行预测... 为进一步提升科技资源的利用率,避免客户流失,提出了一种基于科技资源池的客户流失预测模型,该模型基于轻量级的梯度提升机(LightGBM),同时结合同期群分析算法(Cohort analysis),关注群体行为对客户流失的整体影响,对客户流失进行预测。为验证客户流失预测模型的有效性,采用平台的客户交易数据进行实验,通过6个评价指标表明其预测结果更接近真实客户流失情况,且优于其他8个预测模型,能够进一步为科技资源池的服务质量提供决策支持。 展开更多
关键词 科技资源池 LightGBM cohortanalysis 客户流失预测模型 客户交易数据
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