期刊文献+

电信企业客户流失预测模型 被引量:11

在线阅读 下载PDF
导出
摘要 本文将支持向量机穴SupportVectorMachine,SVM雪应用于客户流失预测研究中,通过实证研究,证实了该方法用于电信企业客户流失预测比BP神经网络更具有效性和优越性。
出处 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2006年第20期163-164,共2页 Statistics & Decision
基金 国家自然科学基金资助项目(0572143)
  • 相关文献

参考文献7

  • 1James.企业的泛风险管理[M].长春:吉林人民出版社,2001:46-59.
  • 2Mozer,M.C..Wolniewicz.R..Predicting Subscriber Dissatisfaction and Improving Retention in the Wireless Telecommunications Industry[J].Neural Networks,IEEE Transactions,2000,11(3):690-696.
  • 3Keaveney,S.M.Customer Switching Behavior in Service Industries:An Exploratory Study[J].Journal of Marketing 1995,59(2):71-82.
  • 4Kim Hee Su,Yoon Choong Han.Determinants of Subscriber Churn and Customer Loyalty in the Korean Mobile Telephony Market[J].Telecommunications Policy,2004,28(9):751-765
  • 5Hwang Hyunseok,Jung Taesoo,Suh Eui.An LTV model and customer Segmentation Based on Customer Value:a Case Study on the Wireless Telecommunication Industry[J].Expert Systems with Applications 2004,26(2):181-188
  • 6VAPNIK V.统计学习理论[M].许建华,张学工,译.北京:电子工业出版社,2004.
  • 7范昕炜.支持向量机的算法及其应用[D].博士学位论文.浙江大学2003(5).

共引文献12

同被引文献88

引证文献11

二级引证文献39

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部