一种融合画像和情感分析的客户流失预测方法及系统

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一种融合画像和情感分析的客户流失预测方法及系统
申请号:CN202410932080
申请日期:2024-07-12
公开号:CN118780852A
公开日期:2024-10-15
类型:发明专利
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
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