Ein hybrides Deep-Learning- und XGBoost-Framework zur Vorhersage des Zeitpunkts von OTT-Abonnements basierend auf der Analyse des Nutzerverhaltens

Key Points

• Der Zeitpunkt des Abonnements wird effektiv mit einem hybriden Deep-Learning-Modell und XGBoost vorhergesagt.
• Das Modell zeigt eine hohe Genauigkeitsrate von 85 % bei der Vorhersage von Nutzerabonnements.
• Die Analyse verwendete eine Kombination von Machine-Learning-Techniken, um das Nutzerverhalten zu bewerten und Ergebnisse vorherzusagen.
• Das Framework unterstützt eine effizientere Zielgruppenansprache in abonnementbasierten Diensten und hebt potenzielle Marktchancen hervor.