ソーシャルネットワーキングサービス（SNS）では、多くのユーザーが早期に離脱する。本研究では、 SNSにおける早期離脱ユーザーを予測し、その要因を明らかにすることで、早期離脱を防ぐための効果的な介入へとつなげることを目的とする。投稿、いいね、リツイートなどのユーザ行動データから、Longterm short term memory（LSTM）を用いて、早期離脱を予測る。LSTMを用いることで既存の機械学習手法より高い精度で予測可能となる。本研究では、さらに「いつの行動」が離脱により関係しているかを明らかにするために、LSTMにAttention構造をもたせている。その結果、ユーザはサービスに参加した直後の行動が最も早期離脱に影響を及ぼすということが分かった。こうした結果を、早期離脱を防ぐための効果的な介入へとつなげ、実サービスでの介入実験を行っている。