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摘要： ［目的/意义］旨在根据用户细分结果进行用户流失预测。［方法/过程］采用聚类分析方法对微博社区功能结构及用户特征进行分析，对用户流失条件进行界定，并进行用户分类；采用典型判别分析法构建用户流失预测模型，并通过交叉验证法判别预测精度。［结果/结论］该用户流失预测模型是可行的，且精度较高。提出“活跃型用户”和“明星用户”应加强回访和特权服务；“信息索取型用户”和“沉默型用户”应采取信息推送、Email等方式激发其活跃度；应建立用户流失预警机制，定期进行用户流失预测分析等建议。
