中文摘要：

客户行为深度分析与理解是国际上非常关注的热点课题。可解释客户流失预测旨在理解客户流失的深层次原因和演化规律，为客户保留提供多角度决策支持信息，国内外尚无非常成熟的研究成果，具有一定的理论研究和应用价值。本项目借鉴社会心理学中态度-行为交互影响的思想，将客户流失事件置于客户自身以及客户与企业之间的态度-行为交互作用和动态演化的情境中，研究包含多种形式信息的客户流失预测建模方法和可解释知识挖掘方法，获取态度-行为交互知识、态度-行为过程知识等可解释的知识规则。

结论摘要：

客户行为预测是企业商务分析与智能化客户管理的重要内容。在理论与方法研究方面，提炼并形成了科学的、有理论和实际价值的考虑复杂形式信息的客户行为预测问题，发展了海量分布式数据环境下的基础性数据挖掘方法，提出了考虑纵向行为信息和考虑多样异质信息的客户行为预测方法。本项目的研究对于丰富和发展客户关系管理理论和客户分析方法具有一定的理论意义，并且能够为企业开展个性化推荐、交叉销售、客户保留等活动提供决策支持。本项目的主要成果包括项目负责人在《European Journal of Operational Research》等SCI检索的国际重要学术期刊上以第一作者发表论文5篇。