基于注意力机制和图卷积的电信客户流失预测

作     者：黄子璇 夏壬焕 张雄涛 HUANG Zi-xuan;XIA Ren-huan;ZHANG Xiong-tao

作者机构：杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州310000 湖州师范学院信息工程学院浙江湖州313000 

基　　金：国家自然科学基金项目(61771193) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2023年第44卷第6期

页      码：1685-1691页

摘      要：针对客户流失预测任务中,离散特征进行one-hot编码后特征空间过大,特征表示向量过于稀疏,引发维度灾难的问题,提出一种流失预测模型。基于特征嵌入和Transformer将高维离散数据转换为基于上下文的嵌入,降低编码后的数据维度,增强特征值间的联系。结合基于自适应邻接矩阵定义的图卷积操作,自动学习特征间潜在的关联关系,提高对正类样本的识别精度。使用交叉验证的方式在两份公开数据集上进行对比实验和消融实验,实验结果表明,改进模型能够有效增强多层感知机对于样本的拟合能力,提高分类预测准确率。

主 题 词：客户流失 多层感知机 离散数据 分布不均衡 注意力机制 自适应邻接矩阵 表示学习 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2023.06.013

馆 藏 号：203122285...