基于lvq神经网络的电信企业客户流失预测模型研究

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1、TheResearchontheModelofTelecomEnterprise'sCustomerChurnPredictionBasedonLVQNeuralNetwork代逸生DaiYisheng；杨永升YangYongsheng（江苏科技大学经济管理学院，镇江212003）（SchoolofEconomicsandManagement，JiangsuUniversityofScienceandTechnology，Zhenjiang212003，China）摘要：随着人工智能的快速发展，人工神经网络被广泛地运用到分类预测领域。

2、文章首先明确了客户流失的定义及其分类，然后分析了LVQ神经网络的基本原理，最后从研究样本的确定、预测变量的选取、模型的训练及评估三个方面构建了基于LVQ神经网络的电信企业客户流失预测模型，以期为电信企业客户流失预测模型的设计提供一定的借鉴意义。Abstract:Withtherapiddevelopmentofartificialintelligence,artificialneuralnetworksarewidelyusedinclassificationandpredictionfield.Firstlythispapercle

3、aredaboutthedefinitionandtheclassificationofcustomerchurn,thenanalyzedthebasicprincipleofLVQneuralnetwork,finallyfromthreeaspectsoftheresearchsample'sdetermination,thepredictivevariable'sselection,themodeltrainingandevaluationconstructedthemodeloftelecomenterprise'scust

4、omerchurnpredictionbasedonLVQneuralnetwork,withaviewtoprovidesomereferenceforthedesignationofthemodeloftelecomenterprise'scustomerchurnprediction.关键词：客户流失预测；LVQ神经网络；模型Keywords:customerchurnprediction；LVQneuralnetwork；model中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1006-4311（2011）13-0014-03

5、项业务上该客户已流失。另一种情况是，客户虽然没有停止使用某0引言在全球电信业自由化与国际化的发展趋势下，各国电信业市场业务，但是使用量却大幅度下降，或者将高额套餐转换为低额套餐，竞争日益激烈，而客户流失率一直处于较高水平。有统计数据显示，这种流失具有一定的隐蔽性，但对企业的收入和利润也有较大的影客户的流失使得企业不得不投入比老客户多5倍以上的成本去发展新客户[1]。对于身处激烈竞争的电信企业，如何保持保留住老客户，提前预测出潜在的流失客户，防止因客户流失而引发的经营危机，直接关系到企业的生存和发展，对于提高企业的竞争力具有战略意义。越

6、来越多的电信企业将更多的精力从发展增量客户转移到维系存量客户上来。为了建立有效的客户流失预测模型，学者们提出过统计分析方法，该类方法能对客户流失的原因给予正确的解释，但建立分类预测模型时所需的多个假设和条件紧密相关，且要求样本数据有一定的规模。随着人工智能的快速发展，人工神经网络被广泛地运用到分类预测领域，它不仅具有非线性映射能力和泛化能力，而且还具有较强的鲁棒性和较高的预测精度。故本文尝试引入LVQ神经网络来构建电信企业客户流失预测模型。1客户流失的定义及分类1.1客户流失的定义任何不明确的定义都会严重影响模型的准确和应用时的效果。

7、对于客户流失，没有一个统一的定义。一般来说，客户停止使用原有的产品或服务，或转而使用竞争对手的产品或服务就认为该客户已经流失。客户流失研究需要对客户流失有个相对明确的衡量标准，在这个标准下才能从数据仓库中确定哪些是已经流失的客户。从数据角度定义，流失一般有两种表现，一种是主动注销，即客户要求注销账户；另一种是账户体眠，即在一段时间内客户的消费量或活动量为零。出现以上两种情况，则可以认为在此————————————作者简介：代逸生（1964-），男，四川资中人，教授，研究方向为系统工程，管理信息系统；杨永升（1984-），男，湖北广水人

8、，硕士研究生，研究方向为系统工程理论实践与应用，管理信息系统。响，需要企业的密切关注。1.2客户流失的分类客户流失按照是否为客户的主观意愿，可以分为自愿流失和非自愿流失。非自愿流失是电信运营企业最大的一种客户流失类别，它