基于粗糙集理论-神经网络-蜂群算法集成的客户流失研究
本文关键词：基于粗糙集理论-神经网络-蜂群算法集成的客户流失研究
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【摘要】：针对电信客户流失问题的复杂性,融合粗糙集理论、神经网络和蜂群算法的优势,提出了一种新的客户流失预测模型——基于粗糙集理论、神经网络和蜂群算法线性集成多分类器的客户流失预测模型。首先利用自组织神经网络(SOM)对连续属性值进行非监督离散化处理;接着使用粗糙集方法(RS)对离散属性进行约简;然后分别使用BP神经网络、RBF神经网络、ELMAN神经网络和广义回归神经网络(GRNN)在约简属性集上建立4个子分类器;最后使用模型集成法对4个子分类器进行线性集成,并采用人工蜂群(ABC)算法优化线性组合的权重。将该模型应用于某电信客户流失,实验结果表明该集成方法是可行且有效的。
【作者单位】： 电子科技大学经济与管理学院;电子科技大学应用数学学院;
【关键词】： 客户流失 粗糙集理论 神经网络 人工蜂群算法 多分类器集成
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70801021) 中国博士后科学基金资助项目(20080431276) 教育部人文社会科学基金资助项目(08JC630019)
【分类号】：F274;F626
【正文快照】： 电信行业客户流失是一个世界性难题,每年高达35%~50%的客户流失,造成数百亿美元的经济损失[1,2]。研究表明,开发一位新客户所花成本是留住一位老客户的5~6倍[3]。因此,国内外学者对电信客户流失预测展开了大量的研究。其研究方法主要包括决策树[4~13]、神经网络[4,7~9,13]和Lo
【参考文献】
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本文编号：678948
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