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数据完备性是基于数据驱动的分析方法的一个重要的前提,不完备的数据意味着很可能会丢失重要的判别信息,从而影响分析结果的准确性.针对现实情况下客户数据特征不同以及数据的不完备性对传统的基于数据驱动的分析方法的不利影响,本文将机器学习领域中迁移分类的方法应用于客户流失预测,通过谱特征排列(spectral feature alignment,SFA)实现了跨领域属性的近似统一,并利用直推式支持向量机(transductive support vector machines,TSVM)对客户数据进行分类从而识别忠诚客户和流失客户,使得预测模型的性能显著提高.在最后的实验部分,使用两个不同的数据集进行的迁移分类结果证明了本文提出模型的有效性. 相似文献
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电信行业是典型的数据密集型行业,拥有大量的甚至是海量的客户数据资源.对电信行业客户消费数据进行深入挖掘可以为企业的资源优化配置和客户关系管理提供理论支持和技术保障.以电信行业的客户消费数据为基本研究对象,在衍生特征构造、样本调整以及特征选择等数据预处理的基础上,本文采用可处理混合数据且具有近似线性时间复杂度的一趟聚类算法建立电信行业的客户细分模型.经实证研究表明,该模型可以将电信的客户有效划分成四个具有不同忠诚程度和消费能力的客户群体,同时从各客户群的消费行为中还可以有效地分析出他们的消费偏向和流失倾向.说明提出的方法是一种有效的客户细分方法. 相似文献
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本文从广播电视客户流失分析着手，全面分析广电客户流失的主要原因和面临的问题，结合数据挖掘理论对广电行业的客户流失预警进行探究。在分析挖掘业务数据的基础上，对不同业务类型进行多种特征组合并利用逻辑回归算法构建流失预警模型，最后利用Kafka将高危流失客户进行实时推送和维系信息回传，保证客户维系过程可管可控。通过将数据挖掘领域的先进技术与广电业务相融合，实现高精度定位目标客群，提高客户维系成功率，提升广播电视的传播力、引导力、影响力、公信力。 相似文献
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如何对在网的客户流失之前进行预警,预测出未来一段时间内可能的流失客户,并对其流失原因进行深入分析,同时找到适当的挽留措施来留住客户,对于运营商控制客户离网率,提高市场占有率,提升业务收入,提高企业运营利润,有着非常重要的意义。 相似文献
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一种集成客户终身价值与协同过滤的推荐方法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种加权RFM与协同过滤相结合的集成推荐方法,对由"Web数据挖掘"隐式收集的客户评价数据进行协同过滤处理,应用加权RFM对相似用户聚类结果加以改进,从而更有效地发现推荐规则,提高推荐质量。同时应用产品分类树(PT)对产品进行预处理,以减少计算空间的复杂度。实验评价结果表明该方法无论在推荐精度还是推荐相关性上都更为有效。 相似文献
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电信客户流失不仅与客户的属性、客户所在运营商的能力有关,还与竞争者、行业环境等外部因素有关。本文从竞争情报的角度,利用美国联邦调查局(FBI)的情报预测方法,根据专家的认识和已有的研究成果,构造移动通信个人客户流失预警流程,为解决客户流失预警问题提供了新的思路。 相似文献
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[目的/意义]算法推荐类APP吸引了大量用户使用,提高用户留存率一直是各类应用关注的重点。文章探索了用户流失行为的影响因素,为减少用户流失、提升用户使用体验提供建议和对策。[方法/过程]文章采集算法推荐类APP用户评论9772条,采用扎根理论对数据进行编码,以此厘清用户流失行为影响因素,构建算法推荐类APP用户流失行为影响因素模型。[结果/结论]信息因素、环境因素、系统因素、网络社群通过影响用户的控制感间接影响用户流失行为,用户的信息素养在控制感和用户流失行为中起调节作用。 相似文献
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孙九林 《中国科技资源导刊》2008,40(3)
科学数据资源通常可以分为两类,一类是行业部门产生的科学数据;一类是科研项目研究过程和结果中产生的分散科学数据.本文通过对地球系统科学数据的特点及"地球系统科学数据共享网"的分析研究,总结出分散科学数据资源的十种整合策略以及不同的整合模式. 相似文献
10.
语义词典在语言学和自然语言处理研究中占有相当关键的位置.语义词典的构造,通常有两类做法.一类是基于语言学家的主观判断,另一类则是基于机器的自动聚类.后者是本文所要研究的主题.本文基于大规模的语料库,利用自组织映射神经网络(SOM)对词典进行无监督的自动构造.首先从语料库中抽取待聚类词的上下文窗口中的词,并利用信息增益(Information Gain)对特征词进行选择,然后借鉴信息检索模型中的TFIDF计算特征向量中每一个特征的特征权重,最后将构造好的待聚类词的特征向量作为SOM的输入,经过网络的迭代计算将不同类别的词映射在SOM输出网格的不同结点. 相似文献