基于分位区域卷积神经网络-长短期记忆和跨注意力机制的客户关系管理风险分析
机器学习
2024-08-23 v1 人工智能
计算机与社会
摘要
风险分析是客户关系管理(CRM)中重要的业务决策支持任务，涉及识别可能影响客户满意度、保留率和整体业务绩效的潜在风险或挑战。为了增强CRM中的风险分析，本文结合分位区域卷积神经网络-长短期记忆(QRCNN-LSTM)和跨注意力机制进行建模。QRCNN-LSTM模型结合了序列建模与自然语言处理任务中常用的深度学习架构，使其能够捕捉序列数据中的局部和全局依赖关系。跨注意力机制增强了不同输入数据部分之间的交互，使模型能够关注CRM风险分析中特定区域或特征。通过将QRCNN-LSTM和跨注意力机制应用于CRM风险分析，实证证据表明，这种方法能够有效识别潜在风险，为业务决策提供数据驱动的支持。
引用
@article{arxiv.2408.12113,
title = {Risk Analysis in Customer Relationship Management via Quantile Region Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory and Cross-Attention Mechanism},
author = {Yaowen Huang and Jun Der Leu and Baoli Lu and Yan Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.12113},
year = {2024}
}
备注
44 pages