基于简易支持向量机的客户流失预测研究.pdfVIP

第 27卷第 3期 计 算 机 应 用 研 究 Vol. 27 No. 3 20 10年 3月 　 App lication R esearch of Computers M ar. 20 10 基于简易支持向量机的客户流失预测研究 夏国恩 (广西财经学院 工商管理系 , 南宁 530003) ( ) 摘 　要 : 应用简易支持向量机 SSVM 进行客户流失预测 , 以提高机器学习方法的预测能力 。以国外电信公司 ( ) 客户流失预测为实例 ,与最近邻算法 N PA 进行了对比,发现该方法在获得与 N PA 近似准确率的条件下 ,所花 费的时间和时间增加值远小于 N PA ,是研究客户流失预测问题的有效方法 。 关键词 : 客户流失 ; 简易支持向量机 ; 预测 中图分类号 : F830. 133　　　文献标志码 : A 　　　文章编号 : 100 13695 (20 10) doi: 10. 3969 / j. issn. 100 13695. 20 10. 03. 026 Cu stom er chu rn p rediction ba sed on simp le support vector m ach ine X IA Guoen (D ep t. of B usiness M anag em en t , Guangx i Un iversity of F inance E conom ics, N ann ing 530003, Ch ina) A b stract: To imp rove the p rediction ab ilitie s of m ach ine learn ing m ethod s, th is p ap er app lied a simp le support vector m a ch ine ( SSVM ) to cu stom er chu rn p red iction. The m ethod wa s comp ared w ith N PA regarding cu stom er churn p red iction for foreign telecomm un ication carrier. It wa s found that the m ethod need le ss tim e and adding tim e w ith the con sisten t p recision, and p rovided an effective m ea su rem ent for cu stom er chu rn p red iction. Key words: cu stom er churn; simp le support vector m ach ine ( SSVM ) ; p rediction 求解子问题 ,构造出原问题的近似解 ,并使该近似解逐渐收敛 　引言 到原始问题的最优解 。根据子问题的选取和迭代策略的不同 ,