0% Complete
English
صفحه اصلی
/
یازدهمین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات و دانش
Effective Classifier for Predicting Churn in Payment Terminals Using RFM model and Deep Neural Network
نویسندگان :
Mahila Dadfarnia
1
Ali Alemi Matinpour
2
Monireh Abdoos
3
1- دانشگاه یزد
2- تربیت مدرس تهران
3- تربیت مدرس تهران
کلمات کلیدی :
Payment terminals, Churn prediction, RFM (recency, frequency and monetary), DNN (Deep Neural Network), Genetic Algorithms
چکیده :
In recent years, there is remarkable growing concern for marketing team to retain their customers. This can be achieved by predicting accurately ahead of time, whether a terminal for buying is valuable in the foreseeable future or not. This paper presents the application of Deep Neural Network in the issue of classifying the payment terminals in different branches of Parsian bank specifically. The paper uses real data for classifying various payment terminals in 6 classes of terminal by a 5 layer deep neural network and RFM model. The empirical results reveal that utilizing the deep network generate significantly better accuracy in comparison with other popular methods
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
Electrophysiological Modeling and Interactive Approaches of Electrical Circuits and Hypergraphs for Understanding Neural Circuit Dynamics
Arian Baymani - Maryam Naderi Soorki
Reinforced Detection: Deep Reinforcement Learning for Binary VoIP Classification in Encrypted Traffic
Mohsen Rajabpour - Mohammadmoein Asefi - Siavash Khorsandi
رویکرد نوین مبتنی بر خوشهبندی محلی شدت روشنایی برای جداسازی بافتهای مغزی
آسیه خسروانیان - سعید آیت
An Adaptive Mutation-Enhanced EHO-SVM Framework for Intrusion Detection in IoMT Environments
Amirhossein Damia - Erfaneh Khanmohammadi
OENMOP: Loss-Aware 4×4 and 5×5 and Scalable Non‑blocking Optical Switches Designed for Odd-Even Routing Algorithm for Chip-Scale Interconnection Networks
Negin Bagheri Renani - Elham Yaghoubi - Mina Mohammadirad
An approach to model the optimal service provisioning in vehicular cloud networks
Farhoud Jafari Kaleibar - Maghsoud Abbaspour
پیشنهادات کالیبره شده براساس احساسات استخراج شده از متون مرتبط با آیتم ها
شیوا پارساراد - دکتر سامان هراتی زاده شیوا پارساراد - سامان هراتی زاده -
سیستم پیشنهاددهنده غذای سالم با استفاده از داده کاوی عادت های تغذیه ای کاربران
محمد عباسی - مریم حسینی پزوه - محمدرضا شمس
A Novel Service Deployment Policy in Fog Computing Considering The Degree of Availability and Fog Landscape Utilization Using Multiobjective Evolutionary Algorithms
Maryam Eslami - Dr Mehdi Sakhaei-nia
شکلدهی سه بعدی پرتو و بهبود نرخ امن در شبکههای مخابراتی بیسیم-تواندادهشده مبتنی بر صفحات بازتابی هوشمند
کوثر انصاری - دکتر مهدی مجیدی
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.5.2