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.     

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。     

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.     

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.     

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.     

基于贝叶斯网络的网站信息抽取模型

历史信息、即时信息以及流言往往冲淡网站中的主题思想,导致信息隐藏等问题。为解决上述问题,提出了网站信息抽取系统的结构模型、数据结构和处理流程;该模型采用信息抽取技术,从相关网页中抽取出带有主观倾向的主题信息;采用贝叶斯网络对客户需求进行决策与预测分析。仿真测试与客户应用证明,该模型能较准确的抽取网站中的客户倾向、有较好的及时性。     

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.     

基于改进聚类的电信客户流失预测分析

针对电信领域客户流失的问题,提出了改进聚类的客户流失预测模型。根据通信行业中实际客户流失数据的正负样本数量不平衡而且数据量特别大的特点,提出带有不同权重参数的改进聚类算法,并将其用于电信行业的客户流失预测模型中。通过实际电信客户数据集测试,与传统的预测算法比较,证明这种算法适合解决大数据集和不平衡数据,具有更高的精确度,能够取得较好的客户流失预测效果。     

数据挖掘中SVM模型与贝叶斯模型的比较分析——基于电信客户的流失分析

对电信客户流失数据分别构建贝叶斯模型和SVM模型,进行电信客户流失的可能性预测.在实验过程中改变数据量和特征字段,借助clementine 12.0的可视化实验平台直观、有效地观察5种模型的预测结果,并对贝叶斯和SVM的5种模型进行比较,得出结论:在属性值较多的情况下,采用贝叶斯Markov-FS模型;在属性值较少且与预测结果高度相关的情况下,SVM中多项式核函数模型预测结果的正确率和稳定性都比较好.     

数据挖掘在电信客户流失中的应用

在研究数据挖掘实现技术的基础上,将此技术运用到防止电信行业的客户流失中.以无线市话(PHS)的历史数据为对象,建立客户流失预测模型.通过对预测模型的评估,得到了预测效果较好的模型.     

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。     

基于改进GA-BP的移动通信用户流失预测算法

BP神经网络(BPNN)模型对移动通信用户流失的预测有较好的效果,但其全局搜索能力相对较弱,对初始网络权重非常敏感,因此本文通过对用户通信行为的分析,提出一种基于改进GA-BP的移动用户流失预测算法:用改进的遗传算法对BPNN的权值和阈值进行初始化,从而提高预测模型的准确率.改进的遗传算法采用一种自适应的交叉概率和变异概率计算策略,提高了遗传算法寻找全局最优解的能力.通过对比实验发现,本文构建的移动用户流失预测模型,在预测准确率上有着很好的表现.     

服务速度依门限N波动的可修M/G(M/G)/1排队系统

有关可修M/G/1排队系统巳有很多成功的研究成果，笔者作了进一步的推广，通过对排队系统中的顾客数设置一个门限-N值，考虑研究了在服务台对某顾客服务结束时刻如果此时系统中的顾客数超过预先决定的门限N值则以服务强度2服务下一个顾客，反之，则以强度1服务的可修M/G（M/G）/1排队系统模型，通过L-变换、母函数以及补充变量法得到了瞬态队长分布、稳态队长分布及可用度等一些指标。     

服务企业排队系统的顾客等候补偿及等候时间保证策略研究

消费者会因为等待时间过长而不加入队列。为了应对这种情况,许多企业会给排队等候中的顾客提供一定的排队补偿,或承诺顾客预期等待时间,其目的是减少顾客焦虑。本文旨在研究企业的排队补偿决策和等待时间保证决策。本文以M/M/1排队模式为基础,通过构建一个考虑等候顾客补偿的排队模型得到了垄断情形下和双寡头垄断情形下企业最优的等候补偿水平的解析解;然后加入企业对顾客承诺的预期等待时间,得到了企业同时考虑等候补偿和预期等待时间保证的解析解。     

服务速度有变化的可修M/G(M/G)/1排队系统

通过对系统中顾客数设置门限N，研究了当服务台对某顾客服务完毕时如发现系统中顾客数超过门限N时就提高服务速度的M／G(M／G)／1排队系统模型，通过L-变换、母函数及补充变量法得到了瞬态队长分布、稳态队长分布及可靠度等指标。     

有门限N且服务速度可变的可修M/G(M/M)/1排队系统

当今有关可修M G 1排队系统已作了很多的研究 ,获得了许多成果 ;笔者对此作了进一步的推广 ,通过对系统顾客数设置门限N ,研究了服务台的服务速度会随着系统中顾客数发生变化的可修M G(M M ) 1排队系统 ,其服务速度的转变规则是一开始服务台以速度 1进行服务 ,一旦系统中的顾客人数超过设置的门限值时就即刻以服务速度 2服务顾客直到系统变空 通过L -变换、母函数以及补充变量方法得到了各状态值的瞬态微分方程解、稳态解及一些可靠性结果