电子商务客户流失预警与预测

作者：于小兵; 卢逸群

来源：系统工程, 2016, 34(09): 37-43.

• 电子商务
• 客户流失
• 粒子群优化
• 支持向量机

为了降低电子商务客户流失率,提出客户流失预警体系,建立客户流失预测模型。通过对惯性权重进行非线性递减和增加局部扰动,提出改进粒子群优化算法(Improved Particle SwarmOptimization,IPSO。以八个基准测试函数为样本,证实IPSO的有效性。通过IPSO对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型的初始参数(惩罚参数c和棱函数参数g)进行优化,利用UCI数据库中的八个测试样本扣某电子商务客户样本进行实证研究,结果表明:与SVM、PSO-SVM模型相比,IPSO-SVM的预测精度更高,是一种更为有效和实用的预测模型。

• 单位
  经济管理学院; 南京信息工程大学