Молимо вас користите овај идентификатор за цитирање или овај линк до ове ставке: https://open.uns.ac.rs/handle/123456789/1853
Назив: Telecommunication Services Churn Prediction - Deep Learning Approach
Аутори: Karanović, Mirjana 
Popovac M.
Sladojević, Srđan 
Arsenović, Marko 
Stefanović, Darko 
Датум издавања: 1-јан-2018
Часопис: 2018 26th Telecommunications Forum, TELFOR 2018 - Proceedings
Сажетак: © 2018 IEEE. Churn is a phenomenon that concerns the majority of companies, especially in the telecommunication industry. This paper describes experiment on data provided by the telecommunications company - Orange, for predicting churn. The preprocessing phase of the experiment included removal of missing values and redundant data, Lasso and manual feature engineering. Convolutional Neural Network was applied as classifier on preprocessed one-dimensional dataset with accuracy of 98.85%. Proposed model can be applicable in telecommunication systems for detection.
URI: https://open.uns.ac.rs/handle/123456789/1853
ISBN: 9781538671702
DOI: 10.1109/TELFOR.2018.8612067
Налази се у колекцијама:FTN Publikacije/Publications

Приказати целокупан запис ставки

SCOPUSTM   
Навођења

13
проверено 20.11.2023.

Преглед/и станица

55
Протекла недеља
22
Протекли месец
0
проверено 10.05.2024.

Google ScholarTM

Проверите

Алт метрика


Ставке на DSpace-у су заштићене ауторским правима, са свим правима задржаним, осим ако није другачије назначено.