基于数据挖掘技术的移动运营商用户投诉数据研究

发布时间：2017-09-07 07:32

  本文关键词：基于数据挖掘技术的移动运营商用户投诉数据研究

  更多相关文章： 主题模型 短文本 文本分类 用户画像

【摘要】：随着移动互联网时代的到来,移动运营商之间的竞争越来越激烈,如何维系好用户群体并提升用户的满意度成为各方竞争的焦点。用户投诉是用户意见的直接反馈,运营商拥有通过多渠道获得的大量用户投诉数据,其中蕴含了很多极有价值的信息,而当前运营商处理用户投诉往往只能依靠人工审阅,缺乏系统化和自动化的投诉分析工具。本文从移动运营商的用户投诉数据入手,首先对用户投诉进行主题建模,挖掘出用户投诉的焦点问题,其次进行了用户投诉自动分类的研究,最后,将用户的投诉与用户本身属性结合起来,挖掘用户的特征并描绘用户画像。通过这些研究,最终帮助移动运营商改善服务、提高竞争力。本文主要工作如下：1)对投诉文本进行主题建模发现投诉热点话题。针对经典的LDA主题模型在短文本上表现不佳的问题,基于短文本特征扩展的思想,提出了一种基于词共现网络进行文本特征扩展的方法,以解决短文本的特征稀疏问题。2)对投诉文本进行自动分类。针对传统的向量空间模型存在的特征维度高且无法分辨文本的语义模糊性的问题,使用文本的主题特征来进行文本的向量表示。不同分类算法下的实验表明,该方法能够在保证分类准确度的前提下大大提升时间效率。3)对投诉用户画像进行挖掘。针对传统的统计方法无法发现对用户具有关键影响力特征的问题,提出一种基于C4.5算法的用户特征挖掘方法,实验表明该方法能够挖掘出目标用户群体的典型特征。
【关键词】：主题模型 短文本 文本分类 用户画像
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F626;TP311.13
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第一章 绪论10-13
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 研究内容及目标11-12
• 1.3 论文的组织结构12-13
• 第二章 文本主题挖掘及用户画像技术概述13-25
• 2.1 引言13
• 2.2 文本主题挖掘相关技术13-21
• 2.2.1 潜在语义分析13-14
• 2.2.2 概率潜在语义分析14-17
• 2.2.3 潜在狄利克雷分配17-19
• 2.2.4 短文本主题模型19-21
• 2.3 用户画像挖掘相关技术21-24
• 2.3.1 用户特征选择21-24
• 2.3.2 用户特征挖掘24
• 2.4 本章小结24-25
• 第三章 用户投诉文本挖掘25-49
• 3.1 引言25-26
• 3.2 用户投诉预处理26-27
• 3.2.1 用户投诉文本分词26-27
• 3.2.2 用户投诉数据清洗27
• 3.2.3 相同用户投诉合并27
• 3.3 基于词网络模块度的短文本扩展27-34
• 3.3.1 社团发现与模块度简介28-29
• 3.3.2 带权词网络的构建29-31
• 3.3.3 新词加入社团前后模块度增量计算31-32
• 3.3.4 基于模块度的短文本扩展策略32-34
• 3.4 用户投诉主题模型34-36
• 3.4.1 LDA吉布斯采样简介34-36
• 3.4.2 用户投诉主题模型算法流程36
• 3.5 用户投诉分类36-41
• 3.5.1 训练集的构造37
• 3.5.2 文本的向量表示37-39
• 3.5.3 文本分类39-41
• 3.6 实验41-48
• 3.6.1 实验一：用户投诉文本主题模型算法效果评估41-45
• 3.6.2 实验二：用户投诉文本分类算法效果评估45-48
• 3.7 本章小结48-49
• 第四章 投诉用户特征挖掘49-63
• 4.1 引言49
• 4.2 训练集构建49-51
• 4.2.1 用户特征选取和预处理49-50
• 4.2.2 训练集的构建策略50-51
• 4.3 基于聚类的离群点检测51-54
• 4.4 类别不均衡问题的处理54-56
• 4.4.1 类别不均衡问题的定义54-56
• 4.4.2 基于聚类结果的欠采样56
• 4.5 基于C4.5的用户特征挖掘模型56-60
• 4.5.1 决策树分类算法简介56-58
• 4.5.2 基于C4.5的用户特征挖掘建摸58-60
• 4.6 实验60-61
• 4.6.1 实验设置60
• 4.6.2 实验结果60-61
• 4.6.3 实验总结61
• 4.7 本章小结61-63
• 第五章 总结与展望63-65
• 5.1 本文工作总结63-64
• 5.2 不足与展望64-65
• 参考文献65-68
• 致谢68-69
• 附录69-70

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本文编号：808225