随着社会经济发展,各类组织或企业越来越重视客户关系管理,而会员是对组织具有高粘度和做出较大利润贡献的客户群体,但出于种种原因的会员客户流失现象对组织或企业的运营有较大的影响。借助组织存储的会员资料和会员行为数据,利用数据挖掘方法预测潜在的流失会员,并通过协同过滤算法提前向其推荐特定的产品和服务来挽留会员,这对于组织或企业长期稳定的发展至关重要。本文的主要研究内容就是利用一个在线音乐网站KKBox的会员信息,使用XGBoost(Extreme Gradient Boosting)算法和BP(error Backpropagation,简称BP)神经网络算法设计了一个组合模型,用组合模型来对KKBox会员流失进行预测。之后,利用协同过滤算法对预测出的潜在流失会员进行内容推荐,从而达到挽留会员的目的。本文主要的研究内容由以下三部分组成:第一部分,首先对下载的原始数据进行建模前的各项准备,包括数据清理、数据整合、数据筛选、数据变换以及数据归一化等工作,为接下来的模型搭建打下基础。接着在前人关于客户流失预测方法研究的基础上,通过分析与对比,研究不同算法模型的优缺点。第二部分,利用XGBoost算法和BP神经网络算法,设计了一种新的组合模型,并对该组合模型进行构建与优化,通过调整两个单一模型在组合模型中的占比,找出准确度最高的组合模型,最终实验结果表明该模型不仅在准确度上比单一模型更优异,而且在拟合度方面也有很大的提高。接下来运用该组合模型对未知数据进行预测。第三部分,对预测结果为流失的会员,根据流失会员的历史信息,运用一种基于协同过滤的算法,找出与流失会员最相似的未流失会员,将未流失会员所喜欢而流失会员尚未关注的音乐内容推荐给该流失会员。可以在一定程度上防止会员流失。