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公开(公告)号：CN108876034A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810607799.9
申请日：2018-06-13
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种改进的Lasso+RBF神经网络组合预测模型，属于大数据分析与处理领域。该模型的预测过程为：通过对客户关系的生命周期特征做出界定，将客户生命周期划分为获取阶段、提升阶段、成熟阶段、衰退阶段和流失阶段；将流失阶段客户作为模型的训练集和测试集，其余4个阶段的客户作为预测客户，并将流失阶段客户再次划分为前四个阶段；分别用Lasso回归提取特征，再分别训练每个阶段对应的RBF神经网络模型；将得到的前4个未流失阶段的客户分别带入训练出的对应阶段的模型中进行预测；最后将得到的预测结果组合起来，即为将要流失的客户集。本发明所述模型使提取的特征更加准确，减小数据的不平衡性，提高预测的精确性。
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