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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Sujee Lee (Seoul National University) Bonhyo Koo (Seoul National University) Kyu-Hwan Jung (Samsung Electronics Co)
저널정보
대한산업공학회 Industrial Engineering & Management Systems Industrial Engineering & Management Systems 제13권 제4호
발행연도
2014.12
수록면
454 - 462 (9page)

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Retention of possible churning customer is one of the most important issues in customer relationship management, so companies try to predict churn customers using their large-scale high-dimensional data. This study focuses on dealing with large data sets by reducing the dimensionality. By using six different dimension reduction methods?Principal Component Analysis (PCA), factor analysis (FA), locally linear embedding (LLE), local tangent space alignment (LTSA), locally preserving projections (LPP), and deep auto-encoder?our experiments apply each dimension reduction method to the training data, build a classification model using the mapped data and then measure the performance using hit rate to compare the dimension reduction methods. In the result, PCA shows good performance despite its simplicity, and the deep auto-encoder gives the best overall performance. These results can be explained by the characteristics of the churn prediction data that is highly correlated and overlapped over the classes. We also proposed a simple out-of-sample extension method for the nonlinear dimension reduction methods, LLE and LTSA, utilizing the characteristic of the data.
#Dimension Reduction #Deep Auto Encoder #Churn Prediction #Imbalanced Data

목차

ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. BACKGROUND
3. EXPERIMENT SETTINGS
4. EXPERIMENTAL RESULT
5. CONCLUSION AND DISCUSSION
REFERENCES

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
1. [보고서] - Bengio, Y / 2007 / Learning deep architectures for AI google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Bengio, Y / 2004 / Out-of-sample extensions for lle, isomap, mds, eigenmaps, and spectral clustering / Advances in Neural Information Processing Systems 16 : 177 ~ 184 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Bhattacharya, C. B / 1998 / When customers are members:customer retention in paid membership contexts / Journal of the Academy of Marketing Science 26 (1) : 31 ~ 44 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Chang, C. C / 2011 / LIBSVM : a library for support vector machines / ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 2 (3) : 27 ~ google schola 5. [보고서] - Ghahramani, Z / 1996 / The EM algorithm for mixtures of factor analyzers google schola

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