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基于深度学习的餐饮客户流失预测

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客户流失是餐饮活动中的一个重要问题,及时发现流失客户,并为此制定相应的措施,能有效降低餐饮活动的损失.为了研究深度学习在餐饮客户流失中的应用,本文首先分析影响餐饮客户流失的主要因素,筛选出影响餐饮客户流失的有效特征;其次构建基于深度学习的神经网络模型,确定神经网络训练中的各个参数;最后将特征数据输入到模型中做预测,并与Logistic回归和支持向量机两种方法做比较,验证其准确性.实验结果表明,深度学习神经网络模型取得的效果最好.
Catering Customer Churn Prediction Model Based on Deep Neural Network

李周辉

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广州华商学院,广州 510000

深度学习 神经网络 客户流失 餐饮

广东财经大学华商学院校级质量工程电子商务特色专业建设项目

HS2019ZLGC05

2022

10.3969/j.issn.1007-1423.2022.17.008

现代计算机
中大控股

现代计算机

影响因子：0.292
ISSN：1007-1423
年,卷(期)：2022.28(17)
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