基于进化理论的用户流失预测分析

针对移动通信公司的经营分析系统, 结合数据挖掘技 术, 阐述了客户流失预测的过程, 并探讨了进化理论和连续数据离散化的相关问题, 提出了 EACA（Evolutionary Algorithm for Churning Analysis）算法, 用于解决移动通信这样一个有庞大离网规则数据库中规则的发现问题.     

基于贝叶斯分类器的图像分类

通过对朴素贝叶斯分类器的讨论, 提出将贝叶斯方法应用于医学图像分割后的图像分类思想. 给出一种基于朴素贝叶斯分类器的图像分类方法, 对从尿沉渣图像中识别出的微粒进行正确分割及特征提取与选择, 并利用朴素贝叶斯分类器进行分类. 实验结果表明, 所提出的方法用于解决图像分类有效.     

CDMA网络中综合业务竞争模型

为解决CDMA(Code Division Multiple Access)网络中综合业务的协调传输问题,提出了资源竞争模型.以非实时类业务和实时类业务为对象进行了考察,在考虑业务群体的Logistic变化规律的基础上,推导出竞争平衡方程,给出了平衡点的获取过程,进一步分析了模型的稳定性.实验表明,平衡方程的应用可以限制两类业务的优先级,获得了较好的系统容量;同时非实时类业务的阻塞率在业务量增大的时候明显高于实时类业务,提高了系统的整体性能.     

一种高效的关联规则更新算法

在大型数据库中 ,数据不是静止的 ,新的记录需要不断地增加到旧的数据库中 ,而从旧的数据库中挖掘出来的关联规则必须加以维护 ,为此提出了一种关联规则更新算法。该算法既能有效地利用已经发现的知识 ,又能减少数据库的扫描次数 ,同时只需产生少量候选集。实验表明 ,该算法的执行效率比现有的典型更新算法高 ,是一种有实际应用价值的、高铲的关联规则更新算法。     

可视化数据挖掘技术

通过对可视化数据挖掘进行分类和总结,提出将可视化数据类型和可视化与数据挖掘结合的思想。由于可视化数据挖掘的优势是用户能直接参与数据挖掘过程,通过对挖掘过程中各个阶段反馈的信息可视化结果的分析,用户可以将领域知识和数据挖掘算法有效地结合在一起,完成用户和算法的交互。因此,可视化数据挖掘技术将成为今后数据挖掘领域中研究的热点。     

混合式朴素贝叶斯分类模型

为了降低朴素贝叶斯分类模型的独立性假设约束,提出一种混合式朴素贝叶斯分类模型(MBN:Mixed Naive Bayes)。通过分析贝叶斯定理,把条件属性集合划分成若干个独立的属性子集,用树增广朴素贝叶斯分类对属性子集分别进行分类学习,通过公式进行整合。将该模型算法与朴素贝叶斯及树增广朴素贝叶斯进行实验比较,实验结果表明MBN分类器在多数数据集上具有较高的分类正确率。     

一种高效相联规则提取算法

在Ａｐｒｉｏｒｉ算法基础上,提出改进算法ＡｐｒｉｏｒｉＰｒｏ。利用中间结果对数据库进行过滤,从而加快候选项集的计数速度,提高了整个算法的效率。     

一种高效相联规则提取算法

在 Ａｐｒｉｏｒｉ 算法基础上, 提出改进算法 Ａｐｒｉｏｒｉ Ｐｒｏ． 利用中间结果对数据库进行过滤,从而加快候选项集的计数速度, 提高了整个算法的效率．     

多策略数据挖掘系统的分析与设计

为了满足数据规模的膨胀和分析需求的增长,在对数据挖掘系统的发展史进行回顾的基础上,分析了国内外典型数据挖掘系统的特点,设计了一个多策略的数据挖掘系统。并针对数据挖掘面临的大规模海量数据的处理问题,为系统引入和设计了算法插件思想、缓冲区处理技术、基于XML(Extensib le M arkup Lan-guage)语言的配置文件和相应的并行处理技术。最后讨论了系统今后开发过程中需要注意算法更新及评估的问题。     

基于营销策略的用户离网预测模型

传统的用户离网预测方法都是针对用户信息、消费行为等数据,通过数据挖掘的方法进行预测。为此,在分析移动用户离网原因的基础上提出了一种基于营销策略的用户离网预测模型(CPMP:Churn Predictionbased on Market Plan)。该模型针对用户主动离网的主要原因是其他运营商推出新的营销策略这一事实,通过比较用户在不同营销策略下可能发生的行为,进而预测用户离网的可能性。实验结果表明,基于CPMP模型对不同营销方案比较所得出差异,直接影响用户离网率。通过对营销策略的对比分析,可有效控制离网率。