随着互联网的快速发展,传统的有线电视行业受到了电信运营商与网络视频的双重冲击,有线电视用户随之开始流失。用户的流失会给企业带来巨大的损失,面对剧烈的市场竞争,广电运营商应该及时发现并对流失用户进行有针对性地挽留,这对广电运营商的发展与盈利十分重要。本文使用神经网络方法构建二分类模型,对有线电视用户进行流失的预测,以此来提前发现即将流失的用户。首先本文对用户流失的相关理论进行了研究,构建了适用于有线电视用户的流失标准。然后对有线电视用户原始数据的特点进行了分析,针对这些特点定制了处理数据的方法,包括针对电视用户家庭性的特点选择输入模型的特征,针对数据的稀疏性杂乱性对数据进行清洗,针对数据的数量级相差较大进行数据的标准化处理,针对特征之间具有相关性使用主成分分析方法进行降维处理以及针对非流失与流失样本数量不均衡的问题,使用欠采样结合集成学习的方法进行处理。最后将处理后的数据作为分类模型的训练数据对BP神经网络进行训练,并使用Logistics回归、支持向量机SVM与BP神经网络方法进行对比。实例分析的结果表明,BP神经网络方法的分类效果最好,其召回率达到了90.91%。实例验证了BP神经网络方法用来对有线电视用户进行流失预测的可行性。