一种基于递归神经网络的客户流失预测方法

作者：胡金龙; 庄懿; 朱闰超; 董守斌

来源：2018-08-02, 中国, CN201810870865.1.

本发明公开了一种基于递归神经网络的客户流失预测方法,包括：(1)获取客户数据并对数据进行预处理；(2)将同一个客户T个时间单位的一行特征,按时间倒序依次排列,组成一个T行特征构成的二维数据单元；(3)将所有用户的T行二维数据,构成模型的输入特征矩阵；(4)定义标签,构成被试数据；(5)构建混合递归神经网络,预测客户的流失；(6)将模型训练部分的客户数据经过步骤(1)-(4)的处理后输入至所述混合递归神经网络中进行模型训练,得到混合递归神经网络模型；(7)采用混合递归神经网络模型对客户进行流失预测。本发明能够有效提高客户流失预测的准确率,同时减少客户历史数据特征工程的工作量。

• 单位
  华南理工大学