基于LSTM和CNN的音乐流客户流失预测模型
对于公司来说，要想实现持续发展，准确预测客户流失至关重要。 先前的研究已经使用许多机器学习方法来预测客户流失。 通用模型无法充分利用时间序列功能。 为了克服这个缺点，我们提出了一个基于LSTM和CNN的模型，该模型在LSTM层和卷积层之间具有跨层连接。 该模型可以同时学习潜在的顺序信息，并从时间序列特征中捕获重要的局部特征。 此外，我们介绍了一种通过在现有特征上训练XGBoost模型来构造新特征的方法。 在真实数据集上的实验结果表明，我们提出的模型比其他比较模型具有更好的性能。
文件下载
评论信息
其他资源
- csol文件提取工具
- Quartus Prime 18.1 破解器
- EAP SECSI HSMS SECSII 通信模拟器(支持RS232和TCP)
- 双有源全桥DCDC变换器_PI_C语言实现Matlab 1:1的仿真.rar
- 基于xilinx fpga OFDM通信系统基带设计
- 凸优化理论
- Springboot实现电影网站
- android_studio 2048源码 可直接运行
- ASP.NET/C# +SQL小区收费系统
- 3D打印技术及应用实例 第2版
- Altium designer 四位集成多功能数码管
- OPC配置工具
- 计算机网络课程设计 集团网络
- TicTacToe_game-源码
- 2008-2020云南行测.pdf
- Azure warm-up.docx
- 基于四元数法的捷联式惯性导航系统的姿态解算.pdf
- crm java版源码
- kaggle比赛HousePrices之数据预处理
- 系统软件、硬件信息收集工具
- 基于51单片机的24l01程序
- C#实现读取字符串特定位置数据
- 数据结构上机程序合集
- 数学建模MATLAB必备程序源代码
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明