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
A Swarm Intelligence Approach to Design Optimal Repeaters in Multilayer Graphene Nanoribbon Interconnects
Majid Sanaeepur - Maryam Momeni
Epileptic Seizure Detection based on Statistical and Wavelet Features and Siamese Network
Zahra Hossein-Nejad - Mehdi Nasri
Web Service Ranking based on QoS and Use Prefer
Seyed Hossein Siadat - Danial Ramezani - Fatemeh Ahani
مروری بر تشخیص جامعه در شبکه های اجتماعی
صفورا اخلاقی - محمدباقر منهاج - بهروز معصومی
Binary water stream algorithm: a new meta-heuristic optimization technique
Faezeh Rahimi Sebdani - Mehdi Nasri
تخلیهبار محاسباتی ریزدانه تحرکآگاه در رایانش لبه برای اینترنت اشیاء
شکوفه نوروزی - دکتر زینب موحدی شکوفه نوروزی - زینب موحدی -
STANet: Spatio-Temporal Attention-Enhanced WaveNet for Crime Hotspot Prediction
Rojan Roshankar - Mohammad Reza Keyvanpour
SPA Bot: Smart Price-Action Trading Bot for Cryptocurency Market
Dr Hamid Jazayeriy - Mohammad Daryani
تاثیر مدیریت دانش مشتری بر توسعه محصول جدید و نوآورانه با رویکرد مدل سازی معادلات ساختاری با استفاده از حداقل مربعات جزئی: مطالعۀ موردی شرکت کاله
دکتر آرش خسروی - سیده فاطمه حسینی - دکتر مرتضی رجب زاده آرش خسروی - سیده فاطمه حسینی - مرتضی رجب زاده -
Leveraging Retrieval-Augmented Generation for Persian University Knowledge Retrieval
Arshia Hemmat - Mohammad Hassan Heydari - Kianoosh Vadaei - Afsaneh Fatemi
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 41.3.1