基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
客户流失管理是电信运营商通过对客户需求满意度调查进行有针对性挽留客户的一个重要方法,其中最关键的就是对客户流失行为做出预测.提出了一种基于神经网络的客户流失预测模型.根据行业专家经验值选取分析变量,通过神经网络计算分析变量的权值,建立客户流失预测模型并对客户流失趋势进行预测.该方法与决策树和贝叶斯网络等算法相比,通过使用两次神经网络,从原始数据上千个属性中提炼出与客户流失度相关性较大的属性,分析出的影响流失属性更利于下一步的客户挽留工作.
推荐文章
电信客户流失的组合预测模型
客户流失
预测模型
电信企业
决策树C5.0
BP神经网络
Logistic回归算法
改进神经网络的电子商务客户流失估计
改进神经网络
电子商务
模型构建
客户流失
数据挖掘
价值分析
基于改进聚类的电信客户流失预测分析
聚类
客户流失
加权
预测分析
基于代价敏感SVM的电信客户流失预测研究
客户流失
支持向量机
非平衡数据
代价敏感
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于神经网络的电信客户流失预测主题建模及实现
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 BP神经网络 关键绩效指标 客户流失 商业智能
年,卷(期) 2007,(9) 所属期刊栏目 典型应用
研究方向 页码范围 2294-2297
页数 4页 分类号 TP183
字数 4923字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邱会中 电子科技大学计算机科学与工程学院 20 307 8.0 17.0
2 田玲 电子科技大学计算机科学与工程学院 11 105 4.0 10.0
3 郑莉华 电子科技大学计算机科学与工程学院 5 88 3.0 5.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (12)
共引文献  (25)
参考文献  (6)
节点文献
引证文献  (54)
同被引文献  (45)
二级引证文献  (78)
1992(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1995(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1997(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2002(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2006(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2007(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2008(4)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(0)
2009(10)
  • 引证文献(10)
  • 二级引证文献(0)
2010(8)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(3)
2011(4)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(3)
2012(7)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(5)
2013(13)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(8)
2014(14)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(9)
2015(13)
  • 引证文献(7)
  • 二级引证文献(6)
2016(18)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(14)
2017(11)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(9)
2018(12)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(10)
2019(15)
  • 引证文献(6)
  • 二级引证文献(9)
2020(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
BP神经网络
关键绩效指标
客户流失
商业智能
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
成都237信箱
62-110
1981
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
论文1v1指导