结合K-means的分类方法在电信客户流失中的应用

通过对电信业客户流失预测的国内外研究成果的分析,我们发现造成电信业客户流失原因种类比较多、难以用一种通用的划分标准对流失客户的流失特征进行刻画,因此本文提出了将K-means算法与传统的分类算法相结合的方法进行客户流失分析,并进行了应用实验.该实验以中国联通湖南某地区X分公司的客户数据为基础,利用数据挖掘软件Clementine8.1建立了客户流失分类预测模型,模型的应用结果表明:新方法对客户流失预测的命中率高于传统的分类预测算法.     

面向电信的客户流失预测模型研究

针对现有客户流失预测模型预测准确率低下的问题,本文结合基于统计学习的客户聚类分析和分类预测技术来构建客户流失预测模型。根据模型计算结果,可以辨别出客户类别及流失倾向,并在此基础上提出了预防客户流失的保持措施,从而为电信企业运营商的客户关系管理提供决策依据。     

基于支持向量机的客户流失预测模型

客户流失预测是不确定的、非线性的复杂系统,传统方法往往难以准确描述这种非线形特性,而支持向量机能够解决线性及非线性分类问题并且具有全局收敛性和良好的推广能力.因此,本文采用支持向量机的智能化新技术建立客户流失预测系统模型.实证表明该模型具有良好的预测能力和较强的实用性.     

社群网络中基于链接分类的研究与应用

由于在互联网、电信、生物信息、社会网络分析等领域可获得的链接丰富的数据日益增多,链接挖掘已经成为数据挖掘的研究热点。基于链接分类是链接挖掘的一个重要方向。在此以电信领域用户通话特征数据为对象,研究了基于链接分类技术及其在电信客户流失预测的应用方法,在提取并分析大规模客户呼叫图的极大团、结点膨胀率、结点聚集度等与节点稳定性相关的链接属性及其时变特征的基础上,提出了一种适合海量数据的基于链接的电信客户流失预测算法。实验结果表明,此算法较传统分类算法能提高客户流失预测性能,实现了基于链接分类方法的成功应用。     

生存分析在电信增值服务行业客户流失分析中的应用

利用生存分析对一家电信增值业务提供商的客户流失数据进行了实证研究,提出了一个预测客户流失概率的模型.利用该模型能及时准确地掌握客户流失情况,以此可以提高企业决策的针对性,降低客户流失率.     

基于贝叶斯网络的客户流失分析

随着电信市场竞争加剧,客户流失现象成为电信运营商关注的问题。文中基于数据挖掘手段,采用贝叶斯网络分类器,进行电信客户流失分析。在贝叶斯网络构造过程中,结合采用K2和MC-MC算法构建网络。根据贝叶斯网络的拓扑结构,筛选出客户流失相关的显著指标;由条件概率表确定客户的流失规则,进而确定高流失的客户群。考虑分类的误判损失函数,给出不同分类临界值下,贝叶斯网络模型的分类效果。与其它分类算法相比,比如决策树和人工神经网络,在客户流失率很低的情况下,该算法不需要进行“过量抽样”。     

电信客户流失的组合预测模型

针对电信行业客户流失的问题,设计基于决策树C5.0、BP神经网络及 Logistic 回归算法的组合预测模型,并对某电信企业进行客户流失预测.预测结果表明:与单一客户流失预测模型相比,组合预测模型命中准确率高,预测效果好,更能直观地显示出流失客户的基本特征.     

向量空间模型在电信企业中的应用

本文提出了一种向量空间模型,利用TFIDF算法的基本思想,构造出了一种适合于电信企业的TFIDF算法。可以利用此算法找出流失的客户去向与新入网的客户来源,通过对比分析出客户的消费行为以及客户流失的原因,为制定营销策略提供了理论依据。     

潜在流失客户的发掘模型探讨

提出了一个基于数据挖掘技术的解决方案，首先运用C4．5决策树算法识别客户的客观指标集合，然后对这些客观指标进行偏差分析，建立时间序列模型预测流失客户。     

应用非线性加权的集成学习软件缺陷序列预测算法

针对当前软件缺陷序列预测算法准确度不高的问题,提出了基于非线性加权的集成学习软件缺陷序列预测算法(NLWEPrediction)。该算法在常见线性集成预测算法的基础上增加了非线性回归项,回归项代表了集成预测算法中基预测算法之间的相互关系,修正了线性集成预测的偏差,并通过梯度下降法求解了模型中的参数。实验表明:NLWEPrediction在14个软件缺陷数据集上的均方误差均小于250,并且平均绝对误差均小于13。通过与基预测算法、集成预测Bagging、Stacking算法和只考虑两个分类器关系的非线性加权集成学习算法进行对比,可以看出,NLWEPrediction预测算法的均方误差和平均绝对误差显著减小,预测精度显著提高,说明在线性集成预测算法基础上增加非线性回归项,能够有效提高集成学习算法的分类效果。     

基于自适应竞争的均衡优化电力系统客户分类

对电力系统客户的精确分类可为客户提供良好的差异化管理和个性化服务.针对客户分类问题,提出了一种基于均衡优化与极限学习机的分类方法.该方法中提出了一种自适应竞争机制来平衡均衡优化的全局探索与局部挖掘能力,从而有效提升了均衡优化搜索最优解的性能.之后,将提出的均衡优化集成极限学习机对电力系统的客户进行分类.通过真实数据集上的实验表明,在不同的分类指标下,所提出的均衡优化集成极限学习机都具有良好的预测效果,可为电力系统客户管理与服务提供有效的技术手段.     

基于逐步Logistic回归下分类算法的个人信用评估分析

为了给消费者信贷决策提供合理依据,基于真实的客户信贷数据,运用逐步Logistic回归方法依据AIC准则进行变量选择建立经典决策树、条件推断树、随机森林、支持向量机等分类模型,并对4个分类模型的预测结果进行比较.结果表明:基于逐步Logistic回归建立的随机森林分类模型准确率达97％,预测效果最优;随机森林算法具有较...     

基于深度学习与图像处理的废弃物分类与定位方法

针对现有人工垃圾分类工作环境恶劣、自动化程度差等问题,提出基于深度学习与图像处理的废弃物分类与定位方法,为智能分拣提供理论依据.建立基于Inception模块与残差单元,搭建改进的卷积神经网络废弃物分类模型,预测目标物体种类.针对复杂环境采集到的图像,利用图像处理算法对图像降噪、阈值分割、边缘检测,有效提取目标轮廓信息,并结合质心定位算法实现废弃物准确定位.实验结果表明:该方法中废弃物分类模型预测准确率可达88.8％,基于轮廓信息的质心定位算法可以准确定位目标,具备较强的废弃物分类与定位能力.     

基于大数据的服刑人员危险性预测

在对监狱服刑人员再犯罪预测与危险性评估应用现状进行分析的基础上,提出了一种基于大数据的监狱服刑人员危险性识别与预测架构体系.在该体系的模型层,针对不同的价值密度、不同的数据类型,重点对架构中的统计模型、离群点检测模型、集成分类模型在服刑人员危险性识别与预测中的应用算法进行了描述,尤其是使用R软件包实验了服刑人员危险性集成分类识别与预测,并给出了分类预测误差.基于大数据的服刑人员危险性识别与预测体系可实现对服刑人员危险性的个性化、精准化预警,为大数据时代监狱的监管安全提供了可靠保障.     

移动通信中V2．5．1流失预测模型的建立

V2.5.1流失预测模型是移动公司进行客户流失预测的模型.采用数据挖掘技术,从数据理解、数据准备、建立模型、模型评估和模型发布等五个阶段,详细介绍了移动通信企业中客户流失预测模型的建立过程和方法.     

基于决策树算法的客户分类模型研究

分析了应用决策树算法对CRM系统中客户进行分类的一般过程,对分类的过程中的几个方面进行了优化,给出了一个改进了的基于决策树分类算法的客户分类模型。     

基于指数分布族的类特定文本分类算法

在文本分类中,选取一个高效的分类算法是提高文本分类准确度,缩短分类时间的关键。提出基于指数分布族的多项式贝叶斯类特定分类算法(exponential family-multinomial naive Bayes,EF-MNB),基于多项式模型构造了N个类的分布,利用类特定特征选择算法得到第N个类的特征子集及对应类的特征概率密度函数(probability density function,PDF),通过指数分布族构造了N个类的原始PDF估计表达式,给定N个类的训练集,得到了第N个类的最优PDF估计,并基于贝叶斯定理制定了分类规则。仿真结果表明,与基于文档主题生成模型和支持向量机(latent dirichlet allocation-support vector machine,LDA-SVM)的层次分析分类算法、改进的超球支持向量机(improved hyper-sphere support vector machine,IHS-SVM)文本分类算法和基于主成份分析和k最近邻(principal component analysis-k-nearest-neighbor,PCA-KNN)混合分类算法相比,EF-MNB类特定分类算法使用少量的时间就可获得更高分类准确率。     

基于不平衡数据的个人信贷违约测度探索

针对个人信贷风险评估中存在的类别不平衡问题,为了提升信贷违约客户的识别能力,提出基于欠采样改进的集成模型。该模型从“数据”层面进行批量欠采样处理,从“算法”层面对现有的集成模型进行再次集成。在UCI台湾信用卡信贷数据集上,结合模型整体效果的测度AUC值、精度方面的测度F1值和区分度指标KS值进行评估。结果表明,基于欠采样改进的Batch-US-集成模型总能取得更优结果,其中属Batch-US-Xgboost模型最优,接着对Batch-US-集成模型的子模型个数和模型有效性进行探索,证实了子模型个数并非越多越好的结论。改进后的Batch-US-集成模型能够有效提升信贷风险违约预测的效果。     

决策树ID3算法在客户信息分类中的应用

在现代企业,如何保留客户是企业客户管理的重要研究方向.使用决策树ID3 算法,分析客户的属性特征,实现客户信息的分类,找出各类客户的特征,有针对性地改善客户关系,从而避免客户流失,提高市场的占有率.     

一种基于集成学习策略的单细胞转录组数据集成分类算法

针对单细胞转录组数据上细胞分类准确率较低的问题, 提出一种新的细胞集成分类算法. 该方法能充分利用不同分类模型的优点, 降低单细胞数据的分类误差. 分别在慢性粒细胞白血病单细胞测序数据和三阴性乳腺癌单细胞测序数据两个不同数据集上进行实验验证, 实验结果表明， 由集成算法划分的细胞分类更清晰准确, 验证了该算法的有效性.