可解释的企业生存预测
社会与信息网络
2021-09-28 v1
摘要
企业的生存无疑与其成功息息相关。其持续经营的一个关键因素取决于其客户。Yelp、大众点评和 Foursquare 等基于位置的社交网络的兴起,为利用这些平台上的用户生成内容来预测企业生存铺平了道路。该领域先前的工作已开发了若干定量特征来刻画企业间的地理与用户流动性。然而定性特征的发展甚少。因此,本工作中我们跨四个特征集(即地理、用户流动性、企业属性和语言建模)进行了广泛的特征工程,以开发用于企业生存预测的 classifier。我们还采用了一个可解释性框架来生成解释并定性评估分类器的预测。各特征集间的实验表明,包括企业属性和语言特征在内的定性特征具有最高的预测能力,分别达到 0.72 和 0.67 的 AUC 分数。此外,可解释性框架生成的解释表明,这些模型有可能从评论文本中识别企业生存的原因。
引用
@article{arxiv.2109.12370,
title = {Interpretable Business Survival Prediction},
author = {Anish K. Vallapuram and Nikhil Nanda and Young D. Kwon and Pan Hui},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.12370},
year = {2021}
}
备注
8 pages, 10 figures