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J-GLOBAL ID：202202212912608934   整理番号：22A0416903

テレコムセクタのためのニューラルネットワークベースの顧客チャーン予測アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Neural Network Based Customer Churn Prediction Algorithm for Telecom Sector

著者 (3件)： Achari Kamsali Mani Teja (Christ (Deemed to be University), Lavasa, India) ,  Binu Sumitra (Christ (Deemed to be University), Lavasa, India) ,  Thomas K. T. (Christ (Deemed to be University), Lavasa, India)
資料名： Smart Innovation, Systems and Technologies  (Smart Innovation, Systems and Technologies)
巻： 251  ページ： 215-227  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5072A  ISSN： 2190-3018  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 通信サービスプロバイダのために,コストを減らし,収入を作るための重要な方法は,新しい顧客を得るよりも既存の加入者を保持することに焦点を合わせることである。この戦略をサポートするために,チャーンを避けることができる限り,顧客の懸念を理解することが重要である。顧客が別の競合サービスプロバイダに切り替えるとき,それはビジネスの瞬時損失をもたらす。本研究では,顧客チャーンを予測するための分類モデルの構築に焦点を当てた。顧客を2つの異なるカテゴリーに分類するために,異なる層に対して異なる活性化関数を適用することにより,4つの異なる深層学習モデルを設計した。異なるモデルの性能の比較を,tanh,ReLU,ELU,およびSELUの間のモデルに対する最良の活性化関数を決定するために,精度,再現率,および曲線下面積(AUC)のような様々な性能尺度を用いて行う。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  通信 ,  血中濃度-時間曲線下面積
準シソーラス用語： サービスプロバイダ ,  活性化関数 ,  予測アルゴリズム ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： チャーン予測 ,  通信部門 ,  人工ニューラルネットワーク ,  活性化機能 ,  Tanh ,  ReLU ,  ELUとSELU

分類 (1件)： 市場調査,広告  (KA06030H)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  顧客 ,  チャーン ,  予測アルゴリズム