【摘 要】
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客户流失是企业面临的一个重要问题,为及时发现流失客户,降低企业损失,目前已有许多研究对客户流失问题给出解决方案,但是大部分研究中使用的是浅层学习算法,预测结果依赖于
【基金项目】
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教育部人文社会科学规划基金项目（17YJA880080）；广西跨境电商智能信息处理重点实验室培育基地（广西财经学院）专项资助项目；广西财经学院创新治理与知识产权学科群（政府治理的互联网创新发展）专项
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客户流失是企业面临的一个重要问题,为及时发现流失客户,降低企业损失,目前已有许多研究对客户流失问题给出解决方案,但是大部分研究中使用的是浅层学习算法,预测结果依赖于特征选择,需要在特征工程上花费大量的时间和精力。随着客户数据的快速增长,在大数据情况下,人工特征工程已不能有效地获取高质量特征。深度学习通过模拟人脑多层、逐级地抽取信息特征,能自动学习到较好的数据特征,在图像识别、语音识别等领域取得显著成果。为研究深度学习在客户流失预测方面的应用,构造了基于深度神经网络的流失预测模型,并在电信客户数据集上,与经
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