本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商用戶投訴數(shù)據(jù)研究

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【摘要】：隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái),移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商之間的競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈,如何維系好用戶群體并提升用戶的滿意度成為各方競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)。用戶投訴是用戶意見(jiàn)的直接反饋,運(yùn)營(yíng)商擁有通過(guò)多渠道獲得的大量用戶投訴數(shù)據(jù),其中蘊(yùn)含了很多極有價(jià)值的信息,而當(dāng)前運(yùn)營(yíng)商處理用戶投訴往往只能依靠人工審閱,缺乏系統(tǒng)化和自動(dòng)化的投訴分析工具。本文從移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商的用戶投訴數(shù)據(jù)入手,首先對(duì)用戶投訴進(jìn)行主題建模,挖掘出用戶投訴的焦點(diǎn)問(wèn)題,其次進(jìn)行了用戶投訴自動(dòng)分類的研究,最后,將用戶的投訴與用戶本身屬性結(jié)合起來(lái),挖掘用戶的特征并描繪用戶畫(huà)像。通過(guò)這些研究,最終幫助移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商改善服務(wù)、提高競(jìng)爭(zhēng)力。本文主要工作如下：1)對(duì)投訴文本進(jìn)行主題建模發(fā)現(xiàn)投訴熱點(diǎn)話題。針對(duì)經(jīng)典的LDA主題模型在短文本上表現(xiàn)不佳的問(wèn)題,基于短文本特征擴(kuò)展的思想,提出了一種基于詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行文本特征擴(kuò)展的方法,以解決短文本的特征稀疏問(wèn)題。2)對(duì)投訴文本進(jìn)行自動(dòng)分類。針對(duì)傳統(tǒng)的向量空間模型存在的特征維度高且無(wú)法分辨文本的語(yǔ)義模糊性的問(wèn)題,使用文本的主題特征來(lái)進(jìn)行文本的向量表示。不同分類算法下的實(shí)驗(yàn)表明,該方法能夠在保證分類準(zhǔn)確度的前提下大大提升時(shí)間效率。3)對(duì)投訴用戶畫(huà)像進(jìn)行挖掘。針對(duì)傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法無(wú)法發(fā)現(xiàn)對(duì)用戶具有關(guān)鍵影響力特征的問(wèn)題,提出一種基于C4.5算法的用戶特征挖掘方法,實(shí)驗(yàn)表明該方法能夠挖掘出目標(biāo)用戶群體的典型特征。
【關(guān)鍵詞】：主題模型 短文本 文本分類 用戶畫(huà)像
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F626;TP311.13
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第一章 緒論10-13
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 研究?jī)?nèi)容及目標(biāo)11-12
• 1.3 論文的組織結(jié)構(gòu)12-13
• 第二章 文本主題挖掘及用戶畫(huà)像技術(shù)概述13-25
• 2.1 引言13
• 2.2 文本主題挖掘相關(guān)技術(shù)13-21
• 2.2.1 潛在語(yǔ)義分析13-14
• 2.2.2 概率潛在語(yǔ)義分析14-17
• 2.2.3 潛在狄利克雷分配17-19
• 2.2.4 短文本主題模型19-21
• 2.3 用戶畫(huà)像挖掘相關(guān)技術(shù)21-24
• 2.3.1 用戶特征選擇21-24
• 2.3.2 用戶特征挖掘24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第三章 用戶投訴文本挖掘25-49
• 3.1 引言25-26
• 3.2 用戶投訴預(yù)處理26-27
• 3.2.1 用戶投訴文本分詞26-27
• 3.2.2 用戶投訴數(shù)據(jù)清洗27
• 3.2.3 相同用戶投訴合并27
• 3.3 基于詞網(wǎng)絡(luò)模塊度的短文本擴(kuò)展27-34
• 3.3.1 社團(tuán)發(fā)現(xiàn)與模塊度簡(jiǎn)介28-29
• 3.3.2 帶權(quán)詞網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建29-31
• 3.3.3 新詞加入社團(tuán)前后模塊度增量計(jì)算31-32
• 3.3.4 基于模塊度的短文本擴(kuò)展策略32-34
• 3.4 用戶投訴主題模型34-36
• 3.4.1 LDA吉布斯采樣簡(jiǎn)介34-36
• 3.4.2 用戶投訴主題模型算法流程36
• 3.5 用戶投訴分類36-41
• 3.5.1 訓(xùn)練集的構(gòu)造37
• 3.5.2 文本的向量表示37-39
• 3.5.3 文本分類39-41
• 3.6 實(shí)驗(yàn)41-48
• 3.6.1 實(shí)驗(yàn)一：用戶投訴文本主題模型算法效果評(píng)估41-45
• 3.6.2 實(shí)驗(yàn)二：用戶投訴文本分類算法效果評(píng)估45-48
• 3.7 本章小結(jié)48-49
• 第四章 投訴用戶特征挖掘49-63
• 4.1 引言49
• 4.2 訓(xùn)練集構(gòu)建49-51
• 4.2.1 用戶特征選取和預(yù)處理49-50
• 4.2.2 訓(xùn)練集的構(gòu)建策略50-51
• 4.3 基于聚類的離群點(diǎn)檢測(cè)51-54
• 4.4 類別不均衡問(wèn)題的處理54-56
• 4.4.1 類別不均衡問(wèn)題的定義54-56
• 4.4.2 基于聚類結(jié)果的欠采樣56
• 4.5 基于C4.5的用戶特征挖掘模型56-60
• 4.5.1 決策樹(shù)分類算法簡(jiǎn)介56-58
• 4.5.2 基于C4.5的用戶特征挖掘建摸58-60
• 4.6 實(shí)驗(yàn)60-61
• 4.6.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置60
• 4.6.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果60-61
• 4.6.3 實(shí)驗(yàn)總結(jié)61
• 4.7 本章小結(jié)61-63
• 第五章 總結(jié)與展望63-65
• 5.1 本文工作總結(jié)63-64
• 5.2 不足與展望64-65
• 參考文獻(xiàn)65-68
• 致謝68-69
• 附錄69-70

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：808225