【摘 要】
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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 analys
【机 构】
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西南交通大学计算机与人工智能学院,电子科技大学
【基金项目】
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国家重点研发计划:区域综合科技服务工程应用集成技术研究(2017YFB1401400,2017YFB1401401)。
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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。
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