XÂY DỰNG HỆ THỐNG DỰ ĐOÁN KHÁCH HÀNG RỜI BỎ DỊCH VỤ VIỄN THÔNG DỰA TRÊN MÔ HÌNH LSTM

Abstract

Vấn đề phát hiện sớm khách hàng rời bỏ dịch vụ đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của các công ty dịch vụ. Đặc biệt là dịch vụ viễn thông là rất cần thiết do sự cạnh tranh gây gắt giữ các công ty cho nên các công ty viễn thông muốn phát triển thì vấn để giữ chân khách hàng phải được đặt lên hàng đầu. Đề tài luận văn “Xây dựng hệ thống dự đoán khách hàng rời bỏ dịch vụ viễn thông dựa trên phương pháp xây dựng mô hình LSTM” được đề xuất. Đề tài sử dụng mạng LSTM (Long Short Term Memory networks) dự đoán lưu lượng phát sinh theo thời gian của khách hàng. Mô hình sử dụng tập dữ liệu chuỗi thời gian là lưu lượng upload và download phát sinh trong quá trình sử dụng dịch vụ của khách hàng được cung cấp bởi công ty Viễn Thông VNPT, dữ liệu sẽ được chia thành chuỗi thời gian với 23 ngày để huấn luyện và 7 ngày để dự đoán với kích thước cửa sổ trượt là 1. Kết quả của quá trình huấn luyện và đánh giá dựa trên 2 giai đoạn. Giai đoạn 1 là dự đoán lưu lượng phát sinh của khách hàng và được đánh giá dựa trên hàm lỗi là MAE và RMSE, kết quả đánh giá được tính bằng đơn vị là Megabyte. Kết quả mô hình dự đoán lưu lượng upload với MAE là 5358,144, RMSE là 98.552,499 và mô hình dự đoán lưu lượng download với MAE là 46.092,487, RMSE là 167.125,576. Giai đoạn 2 là đánh giá độ chính xác dự đoán khách hàng rời bỏ dịch vụ từ lưu lượng đã được dự đó sau đó đem so sánh với ngưỡng xác định và đánh bằng chỉ số F1, Precision, Recall, kết quả dự trên lưu lượng upload lần lượt là 57%, 49%, 76%, đối với lưu lượng download lần lượt là 27%, 16%, 78%. Cuối cùng là đề xuất xây dựng một ứng dụng để trực quan hóa kết quả nghiên cứu và hỗ trợ người sử dụng dự đoán được lưu lượng phát sinh của khách hàng và đưa ra kết quả dự đoán khách hàng nào sẽ có nguy cơ rời bỏ dịch vụ.