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基于embedding和模型堆叠融合算法的用户流失分析模型的应用研究
被引量：
2
1
作者
王湘平
《中国新通信》
2021年第22期98-100,共3页
本文以中国电信某省一个本地网3个月的真实公众客户基本信息、语音数据短信业务信息等数据,通过数据预处理、特征工程、模型训练、预测分析等成熟方法论,结合组合特征、word2vec生成embedding特征向量、BaggingClassifier/XGBoost/Light...
本文以中国电信某省一个本地网3个月的真实公众客户基本信息、语音数据短信业务信息等数据,通过数据预处理、特征工程、模型训练、预测分析等成熟方法论,结合组合特征、word2vec生成embedding特征向量、BaggingClassifier/XGBoost/LightGBM模型堆叠融合算法等手段,重点解决了用户流失告警模型中特征不突出、单模型训练预测效果不明显等问题。经过本地网生产应用评估,本文提出的基于embedding和模型堆叠融合算法的用户流失预测模型算法,精准定位潜在的流失公众客户范围,并通过市场部门"对症下药",匹配合适的挽留政策,明显提升了存量客户经营效率,为全国各省各本地网存量用户流失建模提供了较好的借鉴模板。
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关键词
存量客户
流失预测
组合特征
EMBEDDING
模型堆叠融合
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职称材料
题名
基于embedding和模型堆叠融合算法的用户流失分析模型的应用研究
被引量：
2
1
作者
王湘平
机构
中国电信集团
云网
运营部
(
大数据
和ai
中心
)
智能
云网
业务
运营
中心
(
上海
)
出处
《中国新通信》
2021年第22期98-100,共3页
文摘
本文以中国电信某省一个本地网3个月的真实公众客户基本信息、语音数据短信业务信息等数据,通过数据预处理、特征工程、模型训练、预测分析等成熟方法论,结合组合特征、word2vec生成embedding特征向量、BaggingClassifier/XGBoost/LightGBM模型堆叠融合算法等手段,重点解决了用户流失告警模型中特征不突出、单模型训练预测效果不明显等问题。经过本地网生产应用评估,本文提出的基于embedding和模型堆叠融合算法的用户流失预测模型算法,精准定位潜在的流失公众客户范围,并通过市场部门"对症下药",匹配合适的挽留政策,明显提升了存量客户经营效率,为全国各省各本地网存量用户流失建模提供了较好的借鉴模板。
关键词
存量客户
流失预测
组合特征
EMBEDDING
模型堆叠融合
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
F274 [经济管理—企业管理]
F626 [经济管理—产业经济]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于embedding和模型堆叠融合算法的用户流失分析模型的应用研究
王湘平
《中国新通信》
2021
2
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参考文献
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