基于有效特征选择的高价值移动通信用户预测方法

发布时间：2018-02-14 20:06

  本文关键词： 移动通信用户 不平衡数据集 特征选择 Pearson相关分析 随机森林 预测模型　出处：《武汉科技大学学报》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：高价值移动通信用户预测是电信客户关系管理中的一项重要内容。针对建立预测模型时遇到的高维、大规模、类不平衡等数据处理问题,提出了一种基于有效特征选择的预测方法。利用欠采样方式从初始不平衡数据集提取多个平衡训练集,使用结合Pearson相关性分析和随机森林特征重要性评估的特征选择策略,在集成学习方法中嵌入加权和投票机制获得最优的特征子集,最后采用随机森林算法建立预测模型。实验结果表明,该预测模型可以有效降低特征集的维度并提升对高价值移动通信用户的预测性能。
[Abstract]:User prediction of high value mobile communication is an important content in telecom customer relationship management. In order to solve the problems of high dimension, large scale, class imbalance and other data processing problems encountered in the establishment of prediction model, the user prediction of high value mobile communication is an important part of telecom customer relationship management. In this paper, a prediction method based on effective feature selection is proposed, in which multiple balanced training sets are extracted from initial unbalanced data sets by under-sampling, and a feature selection strategy based on Pearson correlation analysis and stochastic forest feature importance assessment is used. The weighted and voting mechanism is embedded in the ensemble learning method to obtain the optimal feature subset. Finally, the stochastic forest algorithm is used to establish the prediction model. The experimental results show that, The prediction model can effectively reduce the dimension of feature set and improve the performance of prediction for high value mobile communication users.
【作者单位】： 武汉科技大学计算机科学与技术学院;武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60975031)
【分类号】：TP181

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本文编号：1511503