摘要
本发明公开了一种融合画像和情感分析的客户流失预测方法及系统,属于人工智能及大数据分析技术领域,该方法的具体实现包括如下步骤:采集与客户流失相关的数据,包括属性、沟通记录;删除方差小的属性特征来提高预测准确度并降低计算量;对属性数据进行空缺值填补/归一化,对非结构化数据进行文本预处理操作;构建建逻辑回归模型,通过假设检验筛选显著属性形成画像特征;构建BERT模型进行文本向量化,通过分类器得到沟通的情感特征;将客户的画像特征和情感特征在通道维度上进行堆叠得到最终特征;构建随机森林模型输出客户的流失概率。本发明能够提高客户流失预测的准确性和可解释性,帮助企业识别并挽留存在流失风险的客户。
技术关键词
客户流失预测方法
情感特征
画像特征
逻辑回归模型
BERT模型
文本
随机森林模型
机器可读程序
特征提取模块
数据分析技术
特征提取器
参数
字母
分类器
变量
系统为您推荐了相关专利信息
可视化配置方法
BERT模型
决策树算法
动态生成图表
协同过滤算法
验证方法
数据
网络意图
语音助手系统
命名实体识别方法
图谱构建方法
医学
文本
实体识别模型
联合损失函数
供应链调度系统
多元线性回归模型
数据采集模块
语义向量
供应系统