深度学习在客户流失预测与商品交易推荐中的应用

### 深度学习在客户流失预测与商品交易推荐中的应用 #### 1. 客户流失预测相关模型 在当今科技飞速发展、服务不断增加的时代，企业很难预测哪些客户可能会停止使用其服务。在电信领域，客户流失预测尤为重要，下面介绍一些用于客户流失预测的模型。 ##### 1.1 机器学习模型 - Cat boost Cat boost在计算伪残差后会改变初始模型，它的关键特性是整合了一些广泛使用的预处理技术，如独热编码、标签编码等，并且在数据预处理时不使用任何统计测量方法。 ##### 1.2 深度学习模型 - **人工神经网络（ANN）**：以其适应性而闻名。在学习如何解决问题之前，ANN需要被输入大量数据进行训练。最基本的学习模型核心是对输入流进行加权。 - **卷积神经网络（CNN）**：是用于目标识别和图像处理的多层神经网络。与当前用于评估文本材料的方法相比，CNN的结果优于最佳文本挖掘技术。 - **深度神经网络（DNN）**：通常是前馈神经网络（FFNNs），数据在输出层和输入层之间单向流动，层与层之间的连接是单向的，且不会再次触及同一节点。 - **多层感知器（MLP）**：也称为前馈ANN，是最基本的深度神经网络，由一系列完全连接的层组成。如今，MLP机器学习技术可用于避免现代深度学习系统对高计算资源的需求。 - **长短期记忆网络（LSTM）**：作为循环神经网络（RNN）的一种，可用于学习和记忆长期依赖关系，适合处理序列预测任务。 在客户流失预测模型的实施中，公司提供的消费者零售扫描数据被用于提取客户交易和人口统计数据。在使用深度学习模型之前，这些数据需要经过预处理、归一化和特征提取等步骤。 #### 2. Senti Churn模型方法 在研究期间，流失客户被定义为后期自愿离开公司并停止使用移动服务的客户，而在研究期间一直留在公司的延迟付款客户则被称为非流失客户。 Senti Churn模型主要包括以下几个阶段： |阶段|内容| | ---- | ---- | |信息收集和数据准备|包括数据转换和确定满意客户的比例| |数据建模|选择使用的技术，用所选技术训练模型并进行模型评估| |模型部署|将预测结果提供给公司，从真实性和企业角度获得批准| 该数据集是利用公司提供的历史数据以及通过Twitter挖掘得出的客户满意度评级构建的。 #### 3. 商品交易推荐相关内容 商品交易对组织的财务状况有着重大影响，股票交易能让人们了解全球商业新闻和事件。但由于股票和投资信息丰富，