在企业之间相互扩展吞噬市场的当下,客户成为企业竞争的最大筹码。客户流失的原因众多,诸如不满意、成本较高、质量较差、预期功能缺乏以及隐私保护问题。电子商务的飞速发展导致了物流行业竞争日渐激烈,消费者选择变多的同时物流企业本身面临的却是客户流失的概率大幅提高,因此物流客户流失预测是一项必要又重要的任务。当前研究中,CCP主要从两个不同的角度实现。一方面,研究人员专注于CCP模型的优化,致力于提出更复杂的模型以提高预测性能;另一方面,研究人员希望了解推动客户流失的主要因素,并确定导致客户流失的重要驱动,寻找客户流失选择驱动是关键问题。针对以上问题,本文对群组推荐开展研究,提出基于物流业务客户流失预测算法研究与设计,主要工作如下:本文将利用在线物流平台客户留下的复杂文本信息,结合历史客户库中已流失的客户行为特征,结合客户开放性,可以在客户流失预测领域中启用新的应用程序。本文在这项研究中提出了一种基于改进LDA与半监督的客户分类模型,以有效实现客户的开放性度量,该研究扩展了基于模糊测度和模糊逻辑的模型以提取客户主要偏好和客户所表达的情绪强度,并进行了客户开放性建模,该模型可以有效地适应处理大量且稀疏的数据。在客户开放性度量的基础上,考虑到物流业客户特有的流失属性,本文结合粗糙集和BP神经网络来实现物流业客户流失预测。为了弥补BP神经网络的不足,本文将粗糙集作为预处理工具,首先,利用粗糙集对行为正常的客户和异常客户进行规则提取来区分物流行业客户的类,基于物流客户流失属性的信息熵进行数据离散化。最后,将离散化客户流失属性与开放性度量共同输入BP神经网络进行训练,并针对物流客户流动性较强的特点,引入Adam算法构建自适应BP神经网络训练模型。基于上述理论和方法,本文将构建一个用于预测客户流失的原型系统,并提供最新物流场景中的应用演示。原型系统开发过程完成了设计目标,物流客户流失预测模型整体架构,详细的数据库设计,同时实现了用户分类,潜在流失客户标记和流失预警等功能模块,验证了本文提出的方法和理论的可行性,并演示其应用预测真实场景中客户流失的效果。