基于数据挖掘的移动客户流失量预测模型

发布时间：2017-10-17 13:11

  本文关键词：基于数据挖掘的移动客户流失量预测模型

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【摘要】：为了解决移动客户流失量建模与预测中的一些难题,结合移动客户流失量的变化特点,提出一种基于数据挖掘的移动客户流失量预测算法.首先收集移动客户流失量的历史样本,并通过预处理消除一些无用样本,然后根据贝叶斯决策树算法对移动客户类型进行分类,最后针对具体的移动客户预测流失量.结果表明,该算法建模速度优于其他移动客户流失量预测模型,可以获得更优的移动客户流失量预测结果.
【作者单位】： 内蒙古财经大学计算机系;
【关键词】： 移动客户 预测模型 数据挖掘 贝叶斯决策树
【基金】：国家社会科学基金资助项目(BCA060016)
【分类号】：F626;TP311.13
【正文快照】： 随着移动技术的不断发展,客户选择产品及服务的方式越来越多,如何对移动客户数据进行深度挖掘,从而发现新的客户群,减少现有客户群流失显得十分重要.因此,移动客户流失量预测与分析成为各大运营商关注的焦点[1].移动客户预测可以分为基于统计理论的预测算法和基于人工智能的预

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本文编号：1049012