KCI등재
딥 러닝과 Boosted Decision Tree를 활용한 고객 이탈 예측 모델
저자
발행기관
학술지명
한국지능시스템학회논문지(Journal of Korean institute of intelligent systems)
권호사항
발행연도
2018
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
7-12(6쪽)
KCI 피인용횟수
4
제공처
소장기관
고객 이탈 예측은 기업이 제공하는 서비스로부터 고객이 이탈할 것인지를 예측하는 것이다. 고객 이탈 예측은 기업의 마케팅 전략을 포함한 전반적인 운영에 이용될 수 있어 기업에게 중요한 문제이다. 효과적인 고객 이탈 예측을 위해서는 고객의 행동 패턴과 고객의 통계적 특징이 상호 보완적으로 활용되어야 한다. 본 연구는 고객의 행동 패턴을 이용하여 고객 이탈을 예측하는 딥 러닝 기반의 예측 모델과 고객의 통계적 특징을 활용하는 Boosted Decision Tree 기반의 예측 모델을 제안한다. 각 모델의 효과적인 고객 이탈 예측을 위한 데이터 전처리 기법을 제안하고, 고객의 행동 패턴과 고객의 통계적 특징을 모두 활용하는 앙상블 모델을 제안한다. 게임 로그 데이터를 이용한 실험 결과, 제안한 데이터 전처리 기법 및 예측 모델은 고객 이탈 예측에 효과적이고, 두 가지 특징을 함께 활용하는 앙상블 예측 모델의 정확도가 가장 높았다.
더보기Prediction of customer churn predicts whether a customer will leave from the service provided by a company. Prediction of customer churn is an important issue for companies because it can be used for overall operation of a company including a marketing strategy. In order to predict customer churn effectively, behavior patterns of customers and statistical characteristics of customers should be applied complementarily. This study proposes customer churn predictive models based on Deep Learning using behavior patterns of customers and customer churn predictive models based on Boosted Decision Tree using statistical characteristics of customers. This study proposes data pre-processing methods for predictive model and proposes an ensemble model that utilizes both customer"s behavior patterns and customer"s statistical characteristics. Experimental results using game log data show that the proposed data preprocessing method and predictive models are effective in predicting customer churn and the ensemble predictive model using both features is the most accurate.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2023 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (재인증) | KCI등재 |
2019-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (계속평가) | KCI후보 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2015-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (기타) | KCI후보 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-02-20 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 논문지 -> 한국지능시스템학회 논문지외국어명 : 미등록 -> Journal of Korean Institute of Intelligent Systems | KCI등재 |
2008-02-18 | 학회명변경 | 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 -> 한국지능시스템학회영문명 : Korea Fuzzy Logic And Intelligent Systems Society -> Korean Institute of Intelligent Systems | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
1999-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.62 | 0.62 | 0.63 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.56 | 0.49 | 0.866 | 0.2 |
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