音乐流客户流失预测：LSTM-CNN模型与XGBoost特征增强

在当前商业环境中，精确预测客户流失是企业维持竞争优势的关键因素。本文主要探讨了"基于LSTM和CNN的音乐流客户流失预测模型"这一主题，发表于2019年的国际会议"Advanced Electrical, Mechatronics and Computer Engineering (AEMCE2019)"，并获得了ISBN:978-1-60595-618-3的标识。研究者们关注的是音乐流服务行业的客户保留问题，因为此类服务依赖于用户持续订阅和活跃度。 传统的客户流失预测模型往往未能充分利用时间序列数据中的信息，而LSTM（长短时记忆）和CNN（卷积神经网络）作为深度学习的重要组成部分，为解决这个问题提供了新的视角。LSTM层擅长捕捉长期依赖性，而CNN则善于提取局部特征，两者结合能够更好地理解客户的动态行为模式。论文提出了一种创新的方法，即在LSTM层与CNN层之间建立跨层连接，这样可以同时学习到潜在的顺序关系和时间序列数据中的关键局部特征。 除了基础的LSTM-CNN架构，研究人员还引入了XGBoost模型，这是一种强大的梯度提升算法，用于在现有的特征基础上生成新的特征。这种方法旨在增强模型对复杂客户行为的理解，提高预测准确性。实验结果显示，这种融合了深度学习和特征工程的模型在实际音乐流服务数据集上表现出优于传统模型的性能，证明了其在客户流失预测任务中的有效性。 总结来说，这篇研究强调了在音乐流客户流失预测中，利用LSTM和CNN的时间序列分析能力，以及特征工程的创新应用，对于提高预测精度和帮助企业制定更有效的客户保留策略具有重要意义。通过结合深度学习模型与特征构建技术，研究者们为业界提供了一个先进的工具，助力企业在快速变化的市场环境中保持稳定增长。