基于数据挖掘的陌生人社交APP用户流失预测模型研究

发布时间：2021-10-14 16:49

　　随着移动互联网的深入发展,人们的上网方式逐渐由PC端转移到了移动端,手机成为人们生活中的必备产品,成为人类新的器官。同时手机应用市场变的日益火爆,各类APP之间为了争夺用户流量展开了激烈的竞争。激烈的竞争一方面促进了各类手机应用的开发,丰富了用户的选择,同时也提高了用户流失的概率。用户对于互联网企业而言,是最重要的资源,有了用户企业就有了流量,有了生命力,防止用户流失是企业必须要考虑的一个问题。企业为了确保在激烈的市场竞争中不被淘汰,不仅要不断的对产品进行迭代保持对用户的吸引力,让自身产品保持竞争力,同时也要深入了解用户的偏好,发现用户行为与流失之间的隐藏联系。新用户拉新成本较高,流失特征不明显,流失率也不低,如果能对用户是否流失做出准确预测,对不同流失概率的用户有针对性的设计挽留策略,保持用户留存,对于企业来说有着重大的意义。数据挖掘中的模型预测可以很好的满足需求。本文基于数据挖掘对陌生人社交领域的用户流失预测模型进行研究,介绍了用户流失的研究背景和现状,使用探索性数据分析方法探索用户不同属性及不同行为与用户流失之间的关系,对比了决策树模型、随机森林模型、逻辑斯蒂回归模型与XGBoo... 

【文章来源】：首都经济贸易大学北京市

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-1分类器模型工作示例

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于SMOTE和GBDT的网络入侵检测方法研究[J]. 封化民,李明伟,侯晓莲,徐治理.  计算机应用研究. 2017(12)
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[3]在线游戏用户的流失预测:基于不平衡数据的采样方法比较和分析[J]. 吴悦昕,赵鑫,过岩巍,闫宏飞.  中文信息学报. 2016(04)
[4]基于分步特征提取和组合分类器的电信客户流失预测模型[J]. 徐子伟,王传启,王鹏,黄海.  微型机与应用. 2016(13)
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硕士论文
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[3]基于神经网络算法构建电信用户流失预测模型的研究[D]. 孙碧颖.兰州大学 2016
[4]基于决策树的移动通信用户流失预警模型研究与实现[D]. 杨孝成.中国海洋大学 2014
[5]基于数据挖掘技术的客户流失分析[D]. 苟茹辛.重庆大学 2004
[6]利用数据挖掘实现电信业的客户流失预测分析[D]. 王平.西南交通大学 2003



本文编号：3436495