27、客户流失预测与知识获取方法研究

客户流失预测与知识获取方法研究

1. 客户流失预测的非序列数据表示方法

在客户流失预测领域，我们采用了一种非序列数据表示方法。该方法的新特征可记录诸如“过去几次事件中物品是否交付延迟？”“过去几次事件是否耗时较长？”等问题的信息。虽然这一方法丢失了部分信息，如大部分延迟或耗时归因于哪个事件，但当序列数据集的相关范围较小时，使用经典技术处理非序列表示仍能取得良好效果。

1.1 特征构建与模型

我们构建特征的方式与自回归模型有相似之处。自回归模型（AR）将时间序列中的一项表示为前几项的线性组合，可能还包含噪声成分，公式为：
[X_t = c + \sum_{i = 1}^{t - 1} \alpha_i X_{t - i} + \epsilon_t]
其中，(c) 是常数，(\epsilon) 是白噪声成分。我们使用类似的构造方式，构建一个时间序列特征项的线性组合特征：
[X = c + \sum_{i = 0}^{T - 1} \alpha_i X_{T - i}]
这里，(T) 是序列的长度。目前，我们使用的系数集非常简单，前 (\tau) 个 (\alpha_i) 为 (\frac{1}{\tau})，其余为零。未来可以考虑使用其他系数集，例如按时间步长指数衰减的系数集。

1.2 数据集构建与分类算法

非序列数据集的构建方法是对序列中最后 (\tau) 个事件（不包括最后一个用于定义标签的事件）的特征进行平均。最后一个事件的类型用于将数据点标记为流失或非流失。我们仅选择了 3 个特征，具体如下：
| 特征 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 事件类