基于GA-SVM的银行客户流失预测分析

• 作者: 张丽丽 张稳
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 客户流失 支持向量机 遗传算法 客户关系营销 预测
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 55-58
• 分类号: TP181|F270
• 字数: 4133字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2010.04.016

摘要

客户流失分析与预测是客户关系管理的重要内容.根据银行实际客户流失数据中正负样本数量不平衡而且数据量大的特点,采用遗传算法对传统支持向量机进行改进,得到GA-SVM模型,并以国内某商业银行VIP客户流失预测为实例,与人工神经网络、决策树、逻辑回归和贝叶斯分类器方法进行了对比,发现该方法能获得最好的正确率、命中率、覆盖率和提升系数,是预测现有客户流失倾向的有效方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张稳		15	141	7.0	11.0
2	张丽丽		8	46	4.0	6.0