論文の概要: Social Network Analytics for Churn Prediction in Telco: Model Building,
Evaluation and Network Architecture
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.06701v1
- Date: Sat, 18 Jan 2020 17:09:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-07 12:16:37.239046
- Title: Social Network Analytics for Churn Prediction in Telco: Model Building,
Evaluation and Network Architecture
- Title（参考訳）: Telcoにおけるチャーン予測のためのソーシャルネットワーク分析:モデル構築、評価、ネットワークアーキテクチャ
- Authors: Mar\'ia \'Oskarsd\'ottir, Cristi\'an Bravo, Wouter Verbeke, Carlos
Sarraute, Bart Baesens, Jan Vanthienen
- Abstract要約: ソーシャルネットワークのアナリティクスは、通信業界で顧客の混乱を予測するために使われており、大きな成功を収めている。
我々は,8つのコール・ディテール・レコード・データセットに適用することにより,関係学習者を構築するための様々な戦略をベンチマークする。
本稿では,通信業界におけるソーシャルネットワーク分析の適用方法に関するガイドラインを最適に提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.592714155264613
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Social network analytics methods are being used in the telecommunication
industry to predict customer churn with great success. In particular it has
been shown that relational learners adapted to this specific problem enhance
the performance of predictive models.
In the current study we benchmark different strategies for constructing a
relational learner by applying them to a total of eight distinct call-detail
record datasets, originating from telecommunication organizations across the
world. We statistically evaluate the effect of relational classifiers and
collective inference methods on the predictive power of relational learners, as
well as the performance of models where relational learners are combined with
traditional methods of predicting customer churn in the telecommunication
industry.
Finally we investigate the effect of network construction on model
performance; our findings imply that the definition of edges and weights in the
network does have an impact on the results of the predictive models. As a
result of the study, the best configuration is a non-relational learner
enriched with network variables, without collective inference, using binary
weights and undirected networks. In addition, we provide guidelines on how to
apply social networks analytics for churn prediction in the telecommunication
industry in an optimal way, ranging from network architecture to model building
and evaluation.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルネットワーク分析手法は、通信業界で顧客の混乱を予測し、大きな成功を収めている。
特に、この特定の問題に適応した関係学習者が予測モデルの性能を高めることが示されている。
本研究は,世界中の通信機関を起源とする,合計8つの異なるコールディーテールレコードデータセットに適用することにより,関係学習者を構築するためのさまざまな戦略をベンチマークする。
我々は,関係学習者の予測能力に及ぼす関係分類器と集団推論手法の効果を統計的に評価し,また,関係学習者が従来の通信業界における顧客変動予測手法と組み合わせたモデルの性能を評価する。
最後に,ネットワーク構築がモデル性能に与える影響について検討し,ネットワーク内のエッジと重みの定義が予測モデルの結果に与える影響を示唆した。
本研究の結果として、最適構成は、二分重と無向ネットワークを用いて、集団推論なしで、ネットワーク変数に富んだ非関係学習者である。
さらに,ネットワークアーキテクチャからモデル構築・評価まで,通信産業におけるチャーン予測にソーシャルネットワーク分析を適用する方法についてのガイドラインを提供する。
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