文献类型：期刊文章

作　　者：冯鑫[1] 王晨[2] 刘苑[3] 杨娅[1] 安海岗[1]

FENG Xin;WANG Chen;LIU Yuan;YANG Ya;AN Hai-gang(Hebei GEO University, Shijiazhuang 050031;Space Star Technology Co. Ltd, Beijing 100086;No. 2 Vocational High School, Shijiazhuang 050000)

机构地区：[1]河北地质大学,河北石家庄100086 [2]航天恒星科技有限公司,北京0500031 [3]石家庄市第二职业中专学校,河北石家庄050000

出　　处：《中国电子科学研究院学报》

基　　金：教育部人文社科青年基金项目(16YJC630022);河北省普通高等学校青年拔尖人才计划项目(BJ2018111);中国高等教育学会信息化专项(2016XXYB18);河北地质大学博士科研基金项目(BQ201607);河北地质大学国家预先研究项目(KY201701;KY201601);河北地质大学教学发展与改革实践项目(2017JF09)

年　　份：2018

卷　　号：13

期　　号：3

起止页码：340-345

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、IC、INSPEC、RCCSE、核心刊

摘　　要：消费者通过在线评论分享产品和服务的使用心得,这些评论信息中包含客户的情感倾向。而客户流失是客户对产品和服务由积极转变为消极的情感变化过程,积极的在线评论对应用户流失的低风险,相应地,消极的在线评论对应用户流失的高风险。因此,可以通过用户的在线评论的情感分析去判断客户流失风险。不同于以往由用户消费行为数据去研究客户流失的影响因素从而构建流失预测指标体系的思路,本研究以在线评论信息为基础,从用户情感角度出发,通过词语级情感分析技术把评论情感倾向定量化表示为积极与消极情感两类,然后运用BP神经网络进行客户流失预测建模来进行用户流失预测。研究结果表明,会员等级、评论星级、点赞数、回复数等在线评论信息均不同程度影响客户流失,其中评论内容情感极性为识别客户流失的主要指标。

关 键 词：移动网络虚拟运营商  客户流失 在线评论  BP神经网络 情感极性  

分 类 号：G202]