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。因此，客户流失预测成为了一个重要的研究领域。 ##### 1.1 Cat boost模型 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包含任何统计测量。 ##### 1.2 深度学习模型 - **人工神经网络（ANN）**：以其适应性著称，能在初始训练中学习并改变自身，为世界带来新知识。在解决问题前，ANN需要先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的结果优于最佳的文本挖掘技术。有研究表明，使用深度集成分类器解决分类问题显示了深度学习技术的优势，并且深度学习算法在预测多个客户流失方面比经典分类方法更有效。 - **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，不会回溯，层与层之间的连接是单向的，且不会再次触及同一节点。有研究建议将DNN作为预测客户流失的示例，并将正确性、精确召回率和F1（精确率和召回率的调和平均值）作为基线模型应用于DNN。 - **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。前一层的输出在一系列非线性函数中进行加权汇总，构成下一层。 - **长短期记忆网络（LSTM）**：是一种RNN，可用于学习和回忆长期依赖关系，默认倾向于长时间回忆早期信息。由于LSTM可以回忆先前的输入，对时间序列预测很有用，能够跟踪数据随时间的变化。LSTM具有链状结构，四个通信层以特定顺序相互交互。 以下是这些深度学习模型的特点对比表格： | 模型名称 | 特点 | 适用场景 | | ---- | ---- | ---- | | ANN | 适应性强，通过加权输入流学习 | 通用的学习和预测场景 | | CNN | 多层结构，在目标识别和图像处理中表现出色 | 图像和文本处理 | | DNN | 单向数据流动，避免回溯 | 客户流失预测等 | | MLP | 基本的深度神经网络，减少计算资源需求 | 对计算资源敏感的场景 | | LSTM | 能处理长期依赖关系，适用于时间序列预测 | 时间序列数据预测 | ##### 1.3 客户流失预测模型的实现 提出的客户流失预测模型使用了公司提供的消费者零售扫描数据，用于提取客户交易和人口统计数据。在使用深度学习模型创建有用且不重复的值之前，需要对数据进行特征提取，并在之前的阶段对数据进行处理和归一化。 #### 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，而在研究期间坚持使用业务的逾期付款客户被称为非流失客户。数据挖掘是从大型数据库中得出结论的方法，知识发现数据库（KDD）和跨行业数据挖掘标准流程（CRISPDM）是创建数据挖掘模型最常用的方法。 Senti Churn模型的步骤如下： 1. **信息收集和数据准备**：包括转换数据并找出满意客户的比例。 2. **数据建模**：选择要使用的技术，然后用所选技术训练模型，最后进行模型评估。 3. **模型部署**：将预测结果提供给公司，从真实和企业的角度进行审批。 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 ##### 3.1 股票交易概述 股票交易是一个重要的活动，对组织的财务状况有重大影响。股票交易所让每个人了解最新的全球商业新闻和事件，