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一种基于深度学习的客户流失预测方法

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本发明公开了一种基于深度学习的客户流失预测方法，包括：步骤1：获取银行客户的个人信息数据；步骤2：利用生成式对抗填补网络模型，对步骤1中获取的个人信息数据进行缺失值填补，再对填补后的个人信息数据进行最大‑最小归一化处理；步骤3：搭建MSDCNN‑LSTM预测模型，步骤4：训练MSDCNN‑LSTM预测模型；步骤5：将客户数据输入到经步骤4训练好的MSDCNN‑LSTM预测模型，得到待测客户的流失概率。其解决了传统机器学习方法在预测大数据下银行客户流失概率时效率低的问题。

著录项

公开/公告号CN114066075A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-18

原文格式PDF
申请/专利权人中国农业银行股份有限公司陕西省分行;
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申请/专利号CN202111386337.7
发明设计人杜婧;杨青;王斌;李应炜;何宁;袁渊;高媛;陈若雅;杜沛;
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申请日2021-11-22
分类号G06Q10/04(20120101);G06Q40/02(20120101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构61257 西安维赛恩专利代理事务所(普通合伙);
代理人刘春
地址 710075 陕西省西安市高新区唐延路31号
入库时间 2023-06-19 14:14:25

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-03-08

实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 专利申请号:2021113863377 申请日:20211122

实质审查的生效

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