多粒度时序特征在离网预测中的应用
Application of multi-grain temporal features in churn prediction
苏州大学 计算机科学与技术学院, 江苏 苏州 215006
摘要
电信运营商为了发现可能离网的客户，针对不同的场景研究开发了多种离网预测模型。目前的离网预测模型首先选择一种时间粒度抽取特征，之后使用机器学习算法对抽取的数据建模。这类方法只考虑了模型对分类性能的影响，没有充分考虑数据的作用。针对上述问题，提出一种使用多种时间粒度抽取特征的方法，并尝试在模型训练的不同阶段对不同粒度的特征进行融合。实验结果表明，使用多种粒度抽取特征训练出来的模型性能会明显优于使用单一粒度抽取特征的模型。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61572339)
江苏省科技支撑计划重点项目(BE2014005)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.10.0987
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第3期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 767-771
文章编号: 1001-3695(2019)03-025-0767-05
发布历史
[2019-03-05] 印刷出版
引用本文
石鸿斌, 严建峰, 白瑞瑞, 等. 多粒度时序特征在离网预测中的应用 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (3): 767-771. (Shi Hongbin, Yan Jianfeng, Bai Ruirui, et al. Application of multi-grain temporal features in churn prediction [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (3): 767-771. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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