基于高维时序特征补充的直播行业用户流失预测模型

摘要：

用户流失预警是企业最为重要的工作之一,而精确的流失预测是用户预警的基础.目前针对互联网行业的流失预测研究相对较少,首先立足于以往研究中常涉及的常规特征,选择KNN、SVM、PSO-GA-BP、RF、XGBoost等经典算法进行建模对比,探索不同算法的预测效果.同时,针对建模中缺乏利用时间序列信息的问题,对时间序列进行深入挖掘,提取高维时序特征作为传统常规特征的补充,并应用在表现最好的RF、XGBoost模型上.实验结果表明,在各项指标上,基于补充后的融合特征模型预测效果有显著提升.

关键词：直播行业、用户流失预测、时间序列特征、模型融合

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2022-12-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：56-61