【摘 要】
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针对于大样本数据的客户流失预测,从特征有效表达的角度,提出了一种基于谱回归特征约简的预测模型.模型在原始客户特征基础上,利用基于谱回归的流形降维,建立可区分性的低维特征空间,在此之上采用支持向量机实现客户流失的二分类.通过在网络客户和传统电信客户两种不同数据集上的大样本实验,并与不同分类器、不同特征约简或选择方法的对比,证明了该方法的有效性.
【机 构】
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广西财经学院教务处,广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室
【基金项目】
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广西重点研发计划(2018AB15003),广西多源信息挖掘与安全重点实验室开放基金(MIMS17-02),广西高校中青年教师基础能力提升项目(2018KY0520),2019年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2019KY0661),广西财经学院青年教师科研发展基金(2018QNA02)。
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针对于大样本数据的客户流失预测,从特征有效表达的角度,提出了一种基于谱回归特征约简的预测模型.模型在原始客户特征基础上,利用基于谱回归的流形降维,建立可区分性的低维特征空间,在此之上采用支持向量机实现客户流失的二分类.通过在网络客户和传统电信客户两种不同数据集上的大样本实验,并与不同分类器、不同特征约简或选择方法的对比,证明了该方法的有效性.
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