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基于深度学习的餐饮客户流失预测
文献摘要：
客户流失是餐饮活动中的一个重要问题,及时发现流失客户,并为此制定相应的措施,能有效降低餐饮活动的损失.为了研究深度学习在餐饮客户流失中的应用,本文首先分析影响餐饮客户流失的主要因素,筛选出影响餐饮客户流失的有效特征;其次构建基于深度学习的神经网络模型,确定神经网络训练中的各个参数;最后将特征数据输入到模型中做预测,并与Logistic回归和支持向量机两种方法做比较,验证其准确性.实验结果表明,深度学习神经网络模型取得的效果最好.
文献关键词：
深度学习;神经网络;客户流失;餐饮
中图分类号：
作者姓名：
李周辉
作者机构：
广州华商学院,广州 510000
文献出处：
引用格式：
[1]李周辉-.基于深度学习的餐饮客户流失预测)[J].现代计算机,2022(17):47-51
A类：
B类：
餐饮,客户流失预测,研究深度,有效特征,定神,神经网络训练,特征数据,深度学习神经网络
AB值：
0.188453
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