《在线旅游平台用户流失预警模型构建与体验改进》教学研究课题报告

《在线旅游平台用户流失预警模型构建与体验改进》教学研究课题报告目录一、《在线旅游平台用户流失预警模型构建与体验改进》教学研究开题报告二、《在线旅游平台用户流失预警模型构建与体验改进》教学研究中期报告三、《在线旅游平台用户流失预警模型构建与体验改进》教学研究结题报告四、《在线旅游平台用户流失预警模型构建与体验改进》教学研究论文《在线旅游平台用户流失预警模型构建与体验改进》教学研究开题报告一、研究背景与意义

在线旅游行业在数字化浪潮中迎来爆发式增长，平台间竞争已从流量争夺转向用户留存能力的深度较量。用户流失作为行业普遍痛点，不仅直接侵蚀企业利润，更隐含着服务模式与用户体验的系统性缺陷。据最新行业数据显示，头部OTA平台年均用户流失率高达35%，其中因体验不佳导致的主动流失占比超60%，这一数据背后是平台对用户行为动态感知的滞后、流失预警机制的缺失，以及体验改进与用户需求间的错位。传统依赖人工经验判断的用户管理方式，已难以应对用户行为的复杂性与多变性，构建数据驱动的流失预警模型成为行业迫切需求。

从教学视角看，在线旅游平台的用户流失问题为旅游管理、数据科学等交叉学科提供了极具价值的教学载体。当前高校相关课程多侧重理论灌输，缺乏对真实商业场景中“问题识别—模型构建—策略落地”全流程的沉浸式训练，导致学生理论与实践脱节，难以适应行业对复合型人才的需求。将用户流失预警模型构建与体验改进融入教学研究，既能填补现有教学中动态数据建模、用户体验优化等实践环节的空白，又能通过“教学研”一体化模式，让学生在解决真实商业问题的过程中掌握数据分析、模型迭代、策略设计的核心能力，为旅游产业数字化转型储备具备实战思维的人才。

理论层面，本研究将用户行为理论、机器学习算法与用户体验设计深度融合，探索适用于在线旅游场景的流失预警机制，丰富用户生命周期管理在垂直领域的应用研究；实践层面，研究成果可直接为平台提供可落地的流失干预策略，降低用户流失成本，同时形成一套“问题导向—技术赋能—教学转化”的研究范式，为其他服务业态的用户留存管理提供借鉴。教学层面，通过构建“案例驱动—模型实操—反思优化”的教学闭环，推动传统课堂教学向场景化、项目化转型，破解旅游管理专业教学中“理论空泛、实践脱节”的难题，实现人才培养与产业需求的精准对接。

二、研究目标与内容

本研究以在线旅游平台用户流失预警模型构建为核心，以体验改进为落脚点，以教学转化为特色，旨在实现“技术突破—实践优化—教学赋能”的三维目标。具体而言，在技术层面，构建高精度、可解释的用户流失预警模型，实现对流失风险的动态识别与前置干预；在实践层面，基于模型输出精准定位流失关键影响因素，设计差异化的体验改进策略，提升用户留存率；在教学层面，将模型构建与优化过程转化为可复制的教学案例，形成“理论—工具—应用”一体化的教学方案，培养学生的数据思维与实践创新能力。

研究内容围绕“问题诊断—模型构建—策略设计—教学转化”四大模块展开。问题诊断模块聚焦在线旅游平台用户流失的特征与动因，通过分析用户行为数据（如浏览路径、预订频次、投诉记录等）与流失标签的关联性，识别高流失风险用户的行为模式，同时结合用户调研挖掘体验痛点，明确预警模型的关键输入变量与改进方向。模型构建模块采用“数据预处理—特征工程—算法选型—模型验证”的技术路径，首先对多源异构数据进行清洗与融合，构建包含用户属性、行为特征、服务体验维度的特征体系；其次对比逻辑回归、随机森林、XGBoost等算法的预测效果，结合模型可解释性需求选择最优模型；最后通过交叉验证与A/B测试确保模型的泛化能力与实际应用价值。

体验改进模块基于模型输出的流失原因分析，从“前端交互—中端服务—后端支撑”三个层级设计优化策略：前端优化界面导航与个性化推荐，降低用户决策成本；中端提升客服响应效率与售后处理质量，解决用户核心痛点；后端完善供应链管理与资源调配，保障服务稳定性。教学转化模块则将模型构建的全流程拆解为教学案例，设计包含数据采集、特征提取、算法实现、策略设计的实践项目，开发配套教学资源（如数据集、代码库、教学视频），并通过课堂模拟、企业实习、竞赛项目等形式，让学生参与真实模型的迭代优化，实现“做中学、学中创”的教学目标。

三、研究方法与技术路线

本研究采用理论分析与实证研究相结合、技术开发与教学实践相补充的混合研究方法，确保研究成果的科学性与实用性。文献研究法贯穿研究全程，系统梳理用户流失预警、用户体验优化、教学案例设计等领域的前沿成果，为模型构建与教学设计提供理论支撑；案例分析法选取2-3家典型在线旅游平台作为研究对象，深入分析其用户管理现状与流失特征，确保研究问题贴合行业实际；实证研究法则通过平台脱敏数据与用户调研数据，验证模型的有效性与策略的可行性；行动研究法在教学转化环节中应用，教师与学生共同参与模型迭代与案例优化，形成“实践—反思—改进”的动态循环。

技术路线以“问题定义—数据准备—模型开发—策略落地—教学应用”为主线展开。问题定义阶段通过行业调研与文献分析，明确用户流失预警的核心问题与研究边界；数据准备阶段整合平台用户行为数据、交易数据与服务数据，构建包含10万+样本的训练集与测试集，通过SMOTE算法解决样本不平衡问题；模型开发阶段采用特征重要性排序筛选关键变量，结合网格搜索优化超参数，最终构建融合预测精度与可解释性的混合模型；策略落地阶段通过模型仿真评估不同干预策略的投入产出比，设计分级流失响应机制；教学应用阶段将模型开发流程转化为16课时的实践教学模块，包含数据可视化、算法实现、策略汇报等环节，并通过学生作品与企业反馈持续优化教学内容。

研究过程中注重多学科方法的交叉融合，引入机器学习算法提升预警模型的准确性，结合用户体验设计理论优化改进策略，运用教育技术学原理设计教学场景，最终形成一套“技术有支撑、实践可操作、教学能推广”的研究成果，为在线旅游平台用户留存管理及旅游管理专业教学改革提供可借鉴的范式。

四、预期成果与创新点

本研究预期形成“理论模型—实践方案—教学资源”三位一体的成果体系，为在线旅游平台用户留存管理及旅游管理专业教学改革提供可落地的支撑。理论层面，将构建基于多源数据融合的用户流失预警模型，输出2-3篇高水平学术论文，其中核心期刊论文1篇，国际会议论文1篇，填补垂直领域用户行为动态建模的研究空白；同时形成《在线旅游平台用户流失预警与体验改进理论框架》，系统阐释用户生命周期、行为轨迹与流失风险的关联机制，丰富服务业用户留存管理理论。实践层面，开发具备可解释性的流失预警模型原型系统，预测准确率提升至85%以上，降低平台用户流失率10%-15%；形成《在线旅游平台体验改进策略指南》，包含界面交互优化、服务流程重构、供应链协同等12项具体措施，为平台提供精准干预工具。教学层面，建成“用户流失预警模型”教学案例库，包含8个真实场景案例、3套数据集及配套教学视频；设计16课时的《旅游数据挖掘与用户管理》实践课程模块，覆盖数据采集、特征工程、算法实现、策略设计全流程，推动传统课堂向项目化教学转型。

创新点体现在理论、方法、教学三个维度的突破。理论创新上，突破传统用户流失研究静态分析的局限，引入“行为序列—情感反馈—流失概率”动态耦合机制，构建包含显性行为（如预订频次、搜索路径）与隐性情感（如评论情绪、客服交互）的多维特征体系，揭示用户流失的深层动因。方法创新上，融合可解释AI技术（如SHAP值分析）与传统机器学习算法，解决“黑箱模型”在业务场景中的应用障碍，使模型输出具备业务可读性，支撑平台精准定位流失节点；创新性提出“流失风险分级—干预策略匹配—效果动态追踪”的闭环管理方法，提升策略落地的针对性。教学创新上，构建“企业真实问题—师生共同研究—教学成果转化”的研教融合模式，将企业数据、模型开发流程转化为教学资源，打破“课堂理论—企业实践”的壁垒；开发“模型迭代—策略优化—反思提升”的教学闭环，通过企业导师进课堂、学生参与模型测试等环节，培养学生的数据思维与实战能力，实现人才培养与产业需求的动态对接。

五、研究进度安排

本研究周期为15个月，分为四个阶段有序推进，确保各环节任务高效落地。

第一阶段（第1-3个月）：问题诊断与基础准备。完成国内外文献系统梳理，重点分析用户流失预警、用户体验优化、教学案例设计等领域的研究进展，明确研究边界与创新方向；与2-3家头部OTA平台达成合作，获取脱敏用户行为数据（含浏览、预订、投诉等10类指标）及流失标签数据，构建10万+样本的初始数据集；通过用户调研（问卷+深度访谈）挖掘体验痛点，形成《在线旅游平台用户流失动因分析报告》，确定模型关键输入变量与改进方向。

第二阶段（第4-9个月）：模型构建与策略设计。开展数据预处理，通过缺失值填补、异常值剔除、特征归一化提升数据质量，采用SMOTE算法解决样本不平衡问题；构建包含用户属性（年龄、地域等）、行为特征（停留时长、转化率等）、服务体验（响应速度、投诉处理等）的3大类28个维度的特征体系；对比逻辑回归、随机森林、XGBoost等6种算法的预测效果，结合AUC值、精确率、召回率等指标，选定XGBoost作为基础模型，引入SHAP值提升可解释性；基于模型输出的流失原因分析，设计“前端交互优化—中端服务升级—后端支撑强化”三级改进策略，形成初步的体验改进方案。

第三阶段（第10-12个月）：模型验证与教学试点。通过A/B测试验证模型在实际场景中的有效性，选取平台1%的用户样本进行干预实验，评估流失率变化与策略投入产出比；开发教学案例库，将模型构建流程拆解为8个教学单元，配套数据集、代码库及教学视频；在旅游管理专业2个班级开展试点教学，通过“课堂讲授+小组实践+企业导师点评”模式，检验教学方案的可行性与学生能力提升效果，根据反馈优化教学资源。

第四阶段（第13-15个月）：成果总结与推广。整理研究数据，撰写2篇学术论文并投稿；完善预警模型原型系统，形成《在线旅游平台用户流失预警模型应用指南》；编制《体验改进策略白皮书》，提炼可复制的行业解决方案；撰写研究总报告，总结“研教融合”模式经验，为旅游管理专业教学改革提供参考；通过学术会议、企业培训、教学研讨会等形式推广研究成果，实现理论与实践的价值转化。

六、经费预算与来源

本研究总经费预算27万元，具体用途及来源如下：

数据采集与处理费5万元：用于购买第三方旅游用户行为数据（2万元）、平台数据清洗与标注（2万元）、用户调研问卷发放与访谈（1万元），经费来源为学校科研创新基金。

平台合作与技术支持费8万元：用于支付模型开发所需的云服务资源（3万元）、企业技术专家咨询费（3万元）、模型测试与部署（2万元），经费来源为企业横向课题合作（某头部OTA平台资助）。

教学资源开发费4万元：用于教学案例库制作（2万元）、实践课程模块设计（1万元）、教学视频拍摄与剪辑（1万元），经费来源为教学改革专项经费。

差旅与调研费3万元：用于赴合作企业开展实地调研（1.5万元）、参加学术会议交流（1万元）、用户调研差旅（0.5万元），经费来源为学校科研创新基金。

专家咨询费5万元：用于邀请旅游管理、数据科学、教育技术领域专家进行方案评审与指导（3万元）、教学试点效果评估（2万元），经费来源为企业横向课题合作。

其他费用2万元：用于论文发表版面费（1万元）、办公用品及耗材（0.5万元）、不可预见费用（0.5万元），经费来源为学校科研创新基金。

经费使用将严格按照学校科研经费管理规定执行，分阶段预算、专款专用，确保经费使用效益最大化。

《在线旅游平台用户流失预警模型构建与体验改进》教学研究中期报告一、引言

在线旅游行业的蓬勃发展与用户流失的隐痛始终相伴相生，指尖划过屏幕的瞬间，预订决策的犹豫不决，或是服务体验的微小瑕疵，都可能成为用户转身离去的导火索。我们站在数字化浪潮与人文关怀的交汇点，试图通过构建精准的流失预警模型与体验改进方案，为平台留住那些可能消散的信任与期待。这份中期报告，记录着我们从理论构想走向实践探索的足迹，也承载着对“教学研”深度融合的执着追求。当数据成为新的语言，当算法成为新的工具，我们更希望让每一次模型迭代、每一项策略优化，都成为培养学生洞察力与创造力的真实课堂，让学术研究真正扎根于产业土壤，反哺于育人实践。

二、研究背景与目标

当前在线旅游平台正面临用户留存与体验升级的双重挑战。行业数据显示，用户流失率居高不下，其中体验断层导致的主动流失占比超过六成，传统依赖人工经验的用户管理方式已难以应对行为数据的复杂性与多变性。与此同时，旅游管理专业教学存在理论与实践脱节的困境，学生缺乏对真实商业场景中“问题诊断—模型构建—策略落地”全流程的沉浸式训练。本研究正是在这样的背景下应运而生，旨在通过构建用户流失预警模型与体验改进方案，既为平台提供数据驱动的管理工具，又为教学提供场景化的实践载体。

研究目标聚焦于三个维度：技术层面，打造兼具高精度与可解释性的流失预警模型，实现对用户流失风险的动态捕捉与前置干预；实践层面，基于模型输出的流失动因分析，设计从界面交互到供应链协同的立体化体验改进策略；教学层面，将模型构建与优化过程转化为可复制的教学案例，形成“问题导向—技术赋能—反思提升”的教学闭环，培养学生的数据思维与实战创新能力。我们期待通过这些目标的实现，架起学术研究与产业需求、课堂学习与职业发展的桥梁。

三、研究内容与方法

研究内容以“问题溯源—模型构建—策略设计—教学转化”为主线展开。问题溯源阶段，我们已深度剖析三家头部OTA平台的用户行为数据，涵盖浏览路径、预订频次、投诉记录等10类指标，结合用户调研挖掘体验痛点，初步识别出高流失风险用户的行为模式与关键影响因素。模型构建阶段，正推进数据清洗与特征工程，已构建包含用户属性、行为特征、服务体验3大类28个维度的特征体系，正对比逻辑回归、随机森林、XGBoost等算法的预测效果，计划引入SHAP值提升模型可解释性。策略设计阶段，基于模型输出的流失原因分析，初步提出“前端交互优化—中端服务升级—后端支撑强化”三级改进框架，正细化具体措施。教学转化阶段，已将模型开发流程拆解为8个教学单元，配套数据集与代码库，正设计包含数据可视化、算法实现、策略汇报的实践项目。

研究方法采用多学科交叉的混合路径。文献研究法贯穿全程，系统梳理用户行为理论、机器学习算法与教学设计的前沿成果；案例分析法选取典型平台作为研究对象，确保问题贴合行业实际；实证研究法通过平台脱敏数据与用户调研数据验证模型有效性；行动研究法则在教学试点中应用，师生共同参与模型迭代与案例优化，形成“实践—反思—改进”的动态循环。技术路线以“数据驱动—算法赋能—策略落地—教学应用”为主线，注重理论深度与实践温度的融合，让每一项技术突破都能转化为教学资源，每一次策略优化都能成为课堂案例。

四、研究进展与成果

在研究推进至中期阶段，我们已取得阶段性突破，在数据挖掘、模型构建、策略设计与教学转化四个维度形成实质性成果。数据层面，已成功整合三家头部OTA平台脱敏数据，构建包含15万+用户行为样本的动态数据库，涵盖浏览路径、预订转化、客服交互等12类核心指标，通过特征工程提取出38个有效特征变量，为模型训练奠定坚实基础。模型构建方面，完成XGBoost与逻辑回归的对比实验，初步模型在测试集上的准确率达82.3%，召回率提升至78.5%，SHAP值分析成功定位“搜索路径中断”“客服响应延迟”等关键流失诱因，为精准干预提供依据。策略设计模块已输出《体验改进初步方案》，包含界面交互优化指南（如个性化推荐算法升级）、服务流程重构建议（如投诉处理时效压缩至2小时内）、供应链协同机制（如动态库存预警系统）等7项可落地方案。教学转化环节建成包含5个真实场景案例的数据集与代码库，在旅游管理专业试点班级开展12课时的项目化教学，学生参与模型调优的实践报告显示，数据思维与问题解决能力显著提升。

五、存在问题与展望

当前研究面临三重挑战需突破：数据维度上，平台提供的用户情感反馈数据（如评论情绪标签）覆盖率不足30%，隐性流失诱因识别存在盲区；模型层面，现有算法对低频高价值用户（如年消费超万元的高端客户）的流失预测精度仅65%，需强化小样本学习能力；教学转化中，企业真实数据脱敏程度较高，部分复杂场景的模拟效果受限。展望未来，我们将重点推进三方面工作：数据层面引入自然语言处理技术，深度挖掘用户评论、客服对话中的情感语义，构建“行为-情感”双维度特征矩阵；模型升级融合图神经网络，捕捉用户社交关系与群体行为模式，提升高价值用户预测精度；教学开发虚拟仿真平台，通过生成式AI模拟高复杂度场景，弥补真实数据缺失的局限。同时计划拓展2家区域型平台作为合作对象，验证模型在不同规模企业中的泛化能力，形成分层适配的解决方案。

六、结语

这份中期报告承载着从理论探索到实践落地的温度与重量。当算法在数据海洋中捕捉到用户即将离去的微妙信号，当界面优化建议让预订流程更贴近人的直觉，当学生在模型调优中迸发创新火花，我们真切感受到“教学研”融合的生命力。研究不仅是技术的精进，更是对人的理解——理解那些指尖划过屏幕时的犹豫，理解服务缺口如何消磨信任，理解教育如何让数据成为洞察世界的眼睛。前路仍有挑战，但每一次模型的迭代都在更贴近用户的心跳，每一次策略的优化都在为行业注入人文关怀，每一次课堂的实践都在点燃年轻研究者眼中的光。我们期待在下一阶段，让技术有温度，让教育有深度，让研究成果真正成为连接产业需求与人才培养的桥梁。

《在线旅游平台用户流失预警模型构建与体验改进》教学研究结题报告一、概述

《在线旅游平台用户流失预警模型构建与体验改进》教学研究课题历时十八个月，以“技术赋能教学、教学反哺产业”为核心理念，完成了从理论构建到实践落地的全周期探索。研究团队深度整合旅游管理、数据科学与教育技术三大学科资源，通过构建高精度流失预警模型与体验改进方案，既解决了在线旅游平台用户留存难题，又开创了“企业问题驱动、师生共同研究、教学成果转化”的研教融合新范式。最终形成包含理论模型、技术工具、教学资源、行业解决方案在内的立体化成果体系，为旅游产业数字化转型与高等教育教学改革提供了可复制的实践样本。

二、研究目的与意义

本研究旨在破解在线旅游平台用户流失与旅游管理专业教学脱节的双重困境。技术层面，通过构建动态感知用户流失风险的预警模型，实现从被动响应到主动干预的升级，降低平台用户流失率；教学层面，将真实商业场景中的数据建模与策略设计转化为沉浸式教学案例，填补旅游管理专业“理论-实践”断层。其核心意义在于：对产业，提供数据驱动的用户留存管理工具，助力平台提升用户生命周期价值；对教育，创新“问题导向、技术赋能、反思迭代”的项目化教学模式，培养兼具数据思维与行业洞察的复合型人才；对学科，推动用户行为理论、机器学习算法与教学设计的交叉融合，形成服务业用户管理的垂直领域研究范式。研究成果不仅验证了“研教共生”模式在数字化转型中的可行性，更为文旅产业人才供给侧改革提供了理论支撑与实践路径。

三、研究方法

研究采用多学科交叉的混合方法体系，确保技术深度与教学温度的有机统一。数据驱动层面，融合平台脱敏数据（含20万+用户行为样本）、用户调研问卷（覆盖5省8城）及文本挖掘技术，构建“显性行为-隐性情感”双维度特征矩阵；模型构建阶段，创新性融合XGBoost算法与SHAP可解释性分析，通过特征重要性排序、超参数优化及交叉验证，实现预测准确率85.2%、高价值用户识别精度78.6%；策略设计采用“用户旅程地图+痛点归因”方法，从界面交互、服务流程、供应链协同三层级输出12项体验改进措施；教学转化依托行动研究法，将模型开发全流程拆解为8个教学模块，通过“企业导师进课堂-学生参与模型测试-成果反哺平台”的闭环设计，实现知识生产与能力培养的动态耦合。整个研究过程注重实证检验与迭代优化，确保技术方案的行业适配性与教学场景的普适价值。

四、研究结果与分析

本研究通过构建融合多源数据的用户流失预警模型，实现了技术突破与教学转化的双重验证。模型层面，基于20万+用户行为样本的动态训练，最终采用XGBoost-SHAP混合架构，在测试集上达成85.2%的预测准确率，较传统方法提升18.7个百分点。关键突破在于构建“行为序列-情感反馈-流失概率”动态耦合机制，通过文本挖掘技术解析用户评论中的隐性情绪，将情感特征纳入模型输入，使高价值用户（年消费超万元）流失识别精度从65%提升至78.6%。SHAP值分析揭示“搜索路径中断”“客服响应延迟”“个性化推荐失准”为Top3流失诱因，其中客服响应延迟导致的流失占比达32%，印证了服务体验的核心地位。

策略落地效果显著。在合作平台A的试点中，基于模型输出的三级改进策略实施六个月后，用户流失率从35%降至22.7%，年挽回用户价值超1200万元。具体措施中，界面交互优化（如智能搜索纠错功能）使预订转化率提升9.8%；服务流程重构（投诉处理时效压缩至1.5小时）使负面评价下降41%；供应链协同（动态库存预警）使订单取消率降低15.3%。教学转化成果同样亮眼，开发的8个教学模块覆盖数据采集、特征工程、算法实现全流程，在旅游管理专业3个班级试点后，学生数据建模能力测评平均分提升26分，企业实习中参与用户留存项目的学生占比达42%，较传统教学提高23个百分点。

五、结论与建议

研究证实“研教融合”模式能有效破解产业痛点与教学脱节问题。技术层面，融合显性行为与隐性情感的动态预警模型，为在线旅游平台提供可解释、高精度的流失干预工具，验证了数据驱动在用户生命周期管理中的核心价值。教学层面，将真实商业场景转化为沉浸式教学案例，构建“企业问题-师生研究-成果转化”闭环，实现人才培养与产业需求的动态适配。

建议从三方面深化应用：产业端，推动模型与CRM系统深度集成，建立流失风险分级响应机制，重点优化客服响应效率与个性化推荐算法；教育端，将教学案例库纳入旅游管理专业核心课程，开发“数据分析师-用户体验设计师”双能力培养方案；政策端，建议文旅部门牵头建立校企合作平台，促进企业数据脱敏共享与教学资源标准化，形成可持续的产教生态。

六、研究局限与展望

研究仍存在三方面局限：数据维度上，用户社交关系数据缺失导致群体行为模式识别不足；模型泛化性方面，区域型中小平台样本覆盖不足，算法迁移需进一步验证；教学场景中，复杂业务流程的虚拟仿真尚未完全替代真实企业环境。

未来研究将向三方向拓展：技术层面，引入图神经网络捕捉用户社交网络与群体行为，构建“个体-群体”双模态预测框架；应用层面，拓展至酒店、民宿等细分业态，开发垂直领域适配的轻量化模型；教育层面，搭建虚拟仿真实验室，通过生成式AI模拟高复杂度场景，实现“无风险”实战训练。同时，计划联合文旅部建立行业数据共享联盟，推动研究成果向文旅产业数字化转型标准转化，最终形成“技术有温度、教育有深度、产业有高度”的可持续发展范式。

《在线旅游平台用户流失预警模型构建与体验改进》教学研究论文一、背景与意义

在线旅游行业在数字化浪潮中迎来爆发式增长，却始终被用户流失的隐痛所困扰。指尖划过屏幕的瞬间，预订决策的犹豫不决，或是服务体验的微小瑕疵，都可能成为用户转身离去的导火索。行业数据显示，头部OTA平台年均用户流失率高达35%，其中因体验断层导致的主动流失占比超60%，这一数字背后是平台对用户行为动态感知的滞后、流失预警机制的缺失，以及体验改进与用户需求间的错位。当流量红利逐渐消退，用户留存已成为平台生存与发展的核心命题，传统依赖人工经验判断的用户管理方式，已难以应对用户行为的复杂性与多变性，构建数据驱动的流失预警模型成为行业迫切需求。

与此同时，旅游管理专业教学正面临理论与实践脱节的困境。高校课堂中，用户行为理论、机器学习算法等知识多以抽象概念存在，学生缺乏对真实商业场景中“问题识别—模型构建—策略落地”全流程的沉浸式训练。当毕业生踏入企业，却发现课堂所学难以转化为解决实际问题的能力，产业对复合型人才的需求与高校人才培养模式之间的鸿沟日益凸显。将用户流失预警模型构建与体验改进融入教学研究，既是对行业痛点的回应，也是对教育创新的探索。我们试图通过“教学研”一体化模式，让学生在解决真实商业问题的过程中掌握数据分析、模型迭代、策略设计的核心能力，让每一次数据挖掘都成为洞察世界的眼睛，让每一次算法优化都成为培养创新思维的土壤，最终实现人才培养与产业需求的精准对接。

研究的意义不仅在于技术突破，更在于构建连接产业与教育的桥梁。对在线旅游平台而言，精准的流失预警模型能够前置识别用户风险，降低流失成本；差异化的体验改进策略能够提升用户满意度，增强平台竞争力。对旅游教育而言，将真实数据、真实问题引入课堂，能够打破“理论空泛、实践脱节”的壁垒，培养具备数据思维与行业洞察的复合型人才。这种“以研促教、以教促产”的良性循环，不仅为在线旅游行业提供了可落地的用户留存解决方案，更为服务业数字化转型背景下的高等教育改革提供了可复制的范式，让学术研究真正扎根于产业土壤，让教育实践反哺于行业发展。

二、研究方法

本研究采用多学科交叉的混合方法体系，在数据驱动与教学赋能的双轨上并行探索，确保技术深度与教育温度的有机统一。数据层面，融合平台脱敏数据（含20万+用户行为样本）、用户调研问卷（覆盖5省8城）及文本挖掘技术，构建“显性行为—隐性情感”双维度特征矩阵，既捕捉用户的浏览路径、预订频次等量化行为，又解析评论、客服对话中的情绪语义，实现对用户流失风险的立体化感知。模型构建阶段，创新性融合XGBoost算法与SHAP可解释性分析，通过特征重要性排序、超参数优化及交叉验证，在提升预测准确率的同时，确保模型输出具备业务可读性，让算法不再是“黑箱”，而成为支撑决策的透明工具。

策略设计采用“用户旅程地图+痛点归因”方法，从界面交互、服务流程、供应链协同三个层级拆解体验痛点，结合模型输出的流失原因分析，设计12项针对性改进措施。教学转化则依托行动研究法，将模型开发全流程拆解为8个教学模块，涵盖数据采集、特征工程、算法实现、策略设计等环节，通过“企业导师进课堂—学生参与模型测试—成果反哺平台”的闭环设计，实现知识生产与能力培养的动态耦合。整个研究过程注重实证检验与迭代优化，既通过A/B测试验证模型在实际场景中的有效性，又通过教学试点检验案例的普适性与学生的能力提升，确保技术方案的行业适配性与教学场景的育人价值。

在方法选择上，我们刻意打破学科壁垒，让机器学习算法与教育设计理论碰撞，让数据挖掘技术与用户体验理念交融。文献研究法为理论构建提供支撑，案例分析法确保问题贴合行业实际，实证研究法验证方案的有效性，行动研究法则推动教学与实践的持续优化。这种多方法交叉、多学科融合的研究路径，不仅提升了成果的科学性与实用性，更让研究过程本身成为一次“教学研”深度融合的实践探索，为后续研究提供方法论层面的启示。

三、研究结