Abstract-Assat företag ökar sina ansträngningar för att behålla kunder, kunna förutsäga exakt i förväg, om en kund kommer att curn inom överskådlig framtid är ett extremt kraftfullt verktyg för alla marknadsföringsteam. Papperet beskriver i detalj tillämpningen av Deep Learning i problemet med churn förutsägelse. Med hjälp av abstrakta funktion vektorer, som kan genereras på alla prenumerationsbaserade företagets användare händelseloggar, papperet visar att genom användning av den inneboende egenskapen Deep Neural Networks (lär sekundära funktioner på ett oövervakat sätt), kan den kompletta pipeline tillämpas på alla abonnemangsbaserade företag med extremt bra curn prediktiv prestanda. Dessutom utfördes den forskning som dokumenterats i tidningen för Framed Data (ett företag som säljer churn förutsägelse som en tjänst för andra företag) i samarbete med Data Science Institute vid Lancaster University, UK. Detta dokument är den immateriella äganderätten till Framed Data.
REF beskrev tillämpningen av Deep Learning i problemet med churn förutsägelse.
Deep Learning in Customer Churn Prediction: Unsupervised Feature Learning on Abstract Company Independent Feature Vectors
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}