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公开(公告)号：CN115187312A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210931243.1
申请日：2022-08-04
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的客户流失预测方法及系统，属于人工智能领域。通过用户在电商平台使用的相关用户日志，抽取相关属性，构建用户行为特征信息。根据用户流失原因构建了多个维度的用户行为特征，使用皮尔逊系数与卡方检验法确定最终用户特征。针对用户兴趣变化和用户全局行为习惯对流失预测不同的影响，提出了用户动静态融合策略。搭建XGB‑LGCNN预测模型，利用分类器模型进行用户流失预测。解决了传统机器学习方法在预测用户流失概率时效率低、不准确的问题。能够准确判断用户流失的概率，提高流失判断精度，降低人工盲目验证及统计的成本。
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