基于宽度&深度学习的离网预测模型研究

"基于宽度&深度学习的离网预测模型" 这篇硕士论文主要探讨了如何运用宽度&深度学习方法来构建离网预测模型，以解决电信行业中用户流失的问题。随着4G网络的普及和互联网的迅速发展，电信运营商面临的竞争加剧，用户流失率也随之上升。为了在用户离网前进行准确预测并采取挽留策略，研究者们开始关注离网预测模型的建立。 论文首先指出现有基于神经网络的离网预测模型存在的问题，尤其是在处理离散型特征时可能存在的过拟合风险。为了解决这些问题，作者提出了一种结合宽度&深度学习的框架。宽度模型采用线性模型，能够有效记忆特征之间的共现关系；深度模型则利用神经网络自动生成复杂的特征组合，提高模型的泛化能力。通过将这两部分模型结合并共同训练，既保留了线性模型的记忆能力，又利用了神经网络的表达能力，实验证明这种方法能显著提高预测性能，特别是在PR-AUC指标上提升了5.39%。 针对数据量增加时浅层神经网络可能出现的欠拟合问题，论文还研究了较深层的卷积神经网络结构，并尝试引入短连接或门机制来更好地适应大规模数据。这种深度模型相比于浅层模型在PR-AUC上的表现有显著提升，表明其在处理大量数据时具有更强的拟合能力和预测效果。 论文的核心贡献在于提出了一个结合宽度与深度的神经网络框架，该框架能够有效地处理离散特征，并且在大规模数据集上展现出优秀的预测性能。这为电信行业的用户离网预测提供了新的思路，有助于运营商制定更精准的用户保留策略，降低运营成本，提升服务质量。