分级式代价敏感决策树及其在手机换机预测中的应用

发布时间：2017-09-06 02:23

  本文关键词：分级式代价敏感决策树及其在手机换机预测中的应用

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【摘要】：在手机用户数据集中,非换机用户和换机用户存在着严重的不平衡,传统的数据挖掘方法在处理不平衡数据时追求整体正确率,导致换机用户的预测精度较低。针对这一问题,提出一种基于分级式代价敏感决策树的换机预测方法。首先利用粗糙集对原始数据集进行属性约简并计算各属性的重要度,然后根据属性重要度对属性分块建立分级结构,最后以基尼系数和误分代价为分裂标准构建代价敏感决策树,作为每一级的基分类器。对某电信运营商客户数据进行3个仿真试验,结果表明:分级式代价敏感决策树在原始的不平衡用户数据集及欠抽样处理后的平衡用户数据集上都有较好的结果。
【作者单位】： 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室;
【关键词】： 分级结构 决策树 代价敏感 不平衡数据 换机预测
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61272060) 重庆市自然科学基金资助项目(cstc2012jjA40032,cstc2013jcyjA40063) 重庆市/信息产业部计算机网络与通信技术重点实验室开放基金资助项目(CY-CNCL-2010-05)
【分类号】：F626;TP311.13
【正文快照】： 0引言智能手机的普及以及技术革新的加快,使得用户的换机频率逐步攀升,目前用户平均换机周期已缩短至18个月。有效地预测出换机用户,并采取相应的营销策略,就可以为公司带来巨大的效益。在手机的使用过程中,电信运营商积累了大量的客户特征信息。手机用户换机预测就是通过数据

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本文编号：801613