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针对订阅服务中传统预测模型缺乏动态适应性、无法有效识别因果变量等问题，研究人员融合因果推理与改进马尔可夫决策过程（MDP）模型，结合强化学习开展客户行为预测研究。结果显示模型在多数据集上预测精度优于现有方法，为优化订阅服务客户留存策略提供新路径。
在数字化浪潮席卷的当下，订阅服务如流媒体平台、在线新闻等已成为人们获取内容的主要方式。然而，这类服务面临着一个棘手的难题：如何精准预测客户动态变化的行为，从而制定有效的留存策略和营收方案？传统的大数据分析方法，像客户细分和 churn probability（客户流失概率）预测，往往依赖历史数据，难以适应实时变化的客户行为，也无法深入挖掘影响客户行为的关键因果变量，这就导致模型的动态适应性不足，计算复杂度高且预测精度受限。在此背景下，开展能够动态捕捉客户行为演变、整合因果关系的预测研究显得尤为迫切。
为解决这些问题，研究人员开展了一项融合因果推理与强化学习的创新性研究。不过文中未明确提及具体研究机构。研究团队提出了一种基于因果强化学习的改进马尔可夫决策过程（Modified Markov Decision Process, MDP）模型，旨在实现订阅服务中客户行为的动态预测。通过在多个数据集上的验证，该研究得出结论：所提出的模型在预测页面浏览量（Pageviews）等客户行为指标上，展现出了优于传统模型的精度，为理解订阅服务中客户行为的动态特性提供了新的视角和方法。这项研究成果发表在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》，为该领域的研究和实践提供了重要的参考。
研究中采用的关键技术方法主要包括以下几个方面：首先是因果推理分析，运用 Granger 因果推理来识别影响页面浏览量预测的关键因果变量，减少数据中的冗余和计算复杂度；其次是状态定义，根据客户页面浏览量的范围，利用统计量对客户状态进行分类；然后是构建转移概率矩阵，基于客户状态的变化计算状态转移概率；最后是开发改进的马尔可夫决策过程模型，结合强化学习算法，根据当前状态预测客户在后续时间段的页面浏览量。
结果与验证
研究将提出的方法应用于两个不同的数据集。在数据集 1（Wikipedia Web Traffic）中，研究人员分析了不同网站两年内的页面浏览量，该数据集仅包含一个特征，因此状态根据页面浏览量的范围进行分类。结果显示，模型在该数据集上的平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）为 4.27，均方根误差（Root Mean Squared Error, RMSE）为 4.24。数据集 2 由一家跨国组织提供，包含客户的日常活动数据，基于该数据集的特征数量定义状态，模型在此数据集上的 MAE 为 10.89，RMSE 为 4.25。这些结果表明，所提出的模型在不同数据集上均能有效预测客户行为，且预测精度优于现有模型。
结论与讨论
本研究成功构建了一种改进的马尔可夫决策过程模型，该模型能够对未来多个时间段的客户行为进行预测，为制定更有效的客户留存策略提供了可能。通过因果推理进行特征选择，在保持预测精度的同时降低了计算复杂度，使得模型能够更好地适应订阅服务中客户行为的动态变化。此外，研究提出的框架还为个性化客户参与策略的制定提供了实践指导，有助于提升客户满意度和订阅服务的营收能力。
这项研究填补了订阅服务预测分析领域的关键空白，为该领域的研究提供了新的方法论和技术支持。其提出的模型和方法不仅在理论上具有创新性，而且在实际应用中具有显著的实用价值，有望为订阅服务行业的发展带来新的机遇和变革。未来的研究可以进一步拓展模型的应用场景，探索更多因果变量和强化学习策略的优化，以进一步提升模型的性能和适应性。
