論文の概要: Risk Analysis in Customer Relationship Management via Quantile Region Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory and Cross-Attention Mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12113v1
• Date: Thu, 22 Aug 2024 03:55:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-23 15:13:16.532882
• Title: Risk Analysis in Customer Relationship Management via Quantile Region Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory and Cross-Attention Mechanism
• Title（参考訳）: 量子領域畳み込みニューラルネットワークによる顧客関係管理におけるリスク分析-短期記憶とクロスアテンション機構-
• Authors: Yaowen Huang, Jun Der Leu, Baoli Lu, Yan Zhou,
• Abstract要約: 本稿では、QRCNN-LSTM(quantile region convolutional neural network-long short-term memory)と、モデリングのためのクロスアテンション機構の利点を組み合わせた。 QRCNN-LSTMモデルは、シーケンスモデリングと自然言語処理タスクで一般的に使用されるディープラーニングアーキテクチャを組み合わせる。 クロスアテンションメカニズムは、異なる入力データ部分間のインタラクションを強化し、モデルがリスク分析に関連する特定の領域や特徴に集中できるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5987853812352837
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Risk analysis is an important business decision support task in customer relationship management (CRM), involving the identification of potential risks or challenges that may affect customer satisfaction, retention rates, and overall business performance. To enhance risk analysis in CRM, this paper combines the advantages of quantile region convolutional neural network-long short-term memory (QRCNN-LSTM) and cross-attention mechanisms for modeling. The QRCNN-LSTM model combines sequence modeling with deep learning architectures commonly used in natural language processing tasks, enabling the capture of both local and global dependencies in sequence data. The cross-attention mechanism enhances interactions between different input data parts, allowing the model to focus on specific areas or features relevant to CRM risk analysis. By applying QRCNN-LSTM and cross-attention mechanisms to CRM risk analysis, empirical evidence demonstrates that this approach can effectively identify potential risks and provide data-driven support for business decisions.
• Abstract（参考訳）: リスク分析は、顧客関係管理(CRM)における重要なビジネス意思決定支援タスクであり、顧客満足度、維持率、全体的なビジネスパフォーマンスに影響を与える可能性のある潜在的なリスクや課題を特定する。 本稿では、CRMにおけるリスク分析を強化するために、QRCNN-LSTM(quantile region convolutional neural network-long short-term memory)とモデリングのためのクロスアテンション機構の利点を組み合わせた。 QRCNN-LSTMモデルは、シーケンスモデリングと自然言語処理タスクで一般的に使用されるディープラーニングアーキテクチャを組み合わせることで、シーケンスデータにおける局所的およびグローバルな依存関係のキャプチャを可能にする。 クロスアテンションメカニズムは、異なる入力データ部分間のインタラクションを強化し、モデルがCRMのリスク分析に関連する特定の領域や機能に集中できるようにする。 CRMのリスク分析にQRCNN-LSTMとクロスアテンションメカニズムを適用することで、このアプローチが潜在的リスクを効果的に識別し、データ駆動によるビジネス意思決定を支援することを実証できる。

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