AttnBLSTM-CNN并行模型：银行用户流失预测新方法

"AttnBLSTM-CNN并行模型构建与银行用户流失预测研究，通过引入注意力机制改进了双向长短时记忆网络(BLSTM)和卷积神经网络(CNN)的串行模型(DLCNN)，提高了银行用户流失预测的准确性。" 在银行用户流失预测领域，传统的DLCNN模型虽然结合了LSTM的长短期记忆能力和CNN的局部特征提取，但在处理用户行为数据时可能忽略部分关键的局部信息。为了解决这个问题，研究者文汝杰和刘明皓提出了AttnBLSTM-CNN并行模型。这个模型创新性地引入了注意力机制，强化了BLSTM层的学习能力，使得模型能够更好地捕捉时间序列中的关键特征。 首先，AttnBLSTM-CNN模型的BLSTM模块通过注意力机制对时间序列数据进行分析，增强了模型对时间依赖性的理解。注意力机制允许模型动态地关注输入序列的不同部分，从而有效地聚焦于与用户流失关联密切的信息。 其次，研究者将用户行为数据重构为三维形式，用以输入CNN模块进行三次卷积操作，这样可以捕获数据的局部特征。CNN的卷积层有助于识别用户的特定行为模式，这些模式可能是用户流失的潜在信号。 接下来，模型将BLSTM和CNN两部分的输出进行整合，通过全连接层和激活函数进一步处理，最终得出用户流失的预测结果。实验结果显示，AttnBLSTM-CNN模型相比于传统的BLSTM-CNN并行模型和DLCNN串行模型，F1值和AUC值都有所提升，表明其在预测性能上具有优势。 实验对比表明，AttnBLSTM-CNN模型不仅优于串行模型，而且由于其并行结构，能够同时利用LSTM的时间序列处理能力和CNN的局部特征提取能力，有效地解决了DLCNN对输入特征挖掘不充分的问题。此外，通过二维数据的错位相减重构三维行为特征，模型能够更好地挖掘用户行为数据中的潜在信息，从而提高预测的准确性。 AttnBLSTM-CNN模型为银行用户流失预测提供了一种新的有效方法，它通过并行结构和注意力机制的结合，提升了模型对用户行为数据的理解和预测能力。这一研究对于银行业务决策支持和客户关系管理具有重要的理论与实践价值。