{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{-“日期-部件”:[[2024,6,14]],“日期-时间”:“2024-06-14T07:14:34Z”,“时间戳”:1718349274064},“引用-计数”:41,“发布者”:“计算机械协会(ACM)”,“问题”:“5”,“内容-域”:{“域”:[“dl.ACM.org”],“交叉标记限制“:true},“short-container-title”:[“ACM Trans.Knowl.Discov.Data”],“published-print”:{“date-parts”:[[2021,10,31]]},“abstract”:“客户终身价值(CLV)预测是客户关系经理进行工具支持营销的重要资产。由于基于购买近况、频率、过往利润和收入统计的标准方法通常预测能力有限,近年来,先进的机器学习(ML)技术被应用于这项任务。然而,现有的方法往往不能完全建模实际中常见的某些时间模式,例如客户的定期购买行为。为了解决这些缺点,我们提出了一种基于多种ML技术组合的CLV预测新方法。我们的方法的核心是基于带增广时间卷积的编码器\u2013解码器序列到序列递归神经网络的定制深度学习方法。然后将该模型与梯度提升机(GBM)和一组新功能结合在一个混合框架中。基于一家较大电子商务公司的真实数据和在线零售领域的公共数据集的实证评估表明,基于序列的模型已经导致了具有竞争力的绩效结果。将其与GBM模型进行叠加可以起到协同作用,并进一步提高准确性,这表明这两个模型捕获了数据中的不同模式<\/jats:p>“,”DOI“:”10.1145\/3441444“,”type“:”journal-article“,”created“:{”date-parts“:[2021,5,10]],”date-time“:”2021-05-10T22:24:14Z“,”timestamp“:1620685454000},”page“:“:[”使用序列到序列学习和基于特征的模型改进客户终身价值预测“],“前缀”:“10.1145”,“卷”:“15”,“作者”:[{“给定”:“Josef”,“家族”:“Bauer”,“序列”:“第一”,“隶属关系”:[}“名称”:“克拉根福大学,克拉根福am 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