從“提速降費(fèi)”到“攜號轉(zhuǎn)網(wǎng)”,近年來,國家在政策上正逐步加強(qiáng)對電信行業(yè)的管理,于此同時,移動互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展也令電信行業(yè)市場競爭日趨激烈。在外部政策約束和內(nèi)部市場競爭雙重壓力下,運(yùn)營商面臨著營收和凈利潤持續(xù)下滑,存量客戶規(guī)模增速放緩等不利局面。步入2019年,隨著5G商用的落地,運(yùn)營商在全國范圍內(nèi)逐步實(shí)現(xiàn)了5G覆蓋。5G時代的到來為運(yùn)營商扭轉(zhuǎn)當(dāng)前競爭劣勢帶來了新的契機(jī),如何做好電信業(yè)務(wù)推廣,拉升企業(yè)營收,同時做好客戶高效管理和優(yōu)質(zhì)服務(wù),穩(wěn)固客戶份額,是當(dāng)前電信運(yùn)營商重要的發(fā)展方向。然而,當(dāng)前電信運(yùn)營商在客戶管理和產(chǎn)品營銷上存在模式較粗放,數(shù)據(jù)整合不夠全面等不足,運(yùn)營上缺乏統(tǒng)籌性指導(dǎo),未能充分體現(xiàn)電信行業(yè)龐大的數(shù)據(jù)資源帶來的運(yùn)營優(yōu)勢。本文從電信運(yùn)營商的核心需求出發(fā),運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)搭建通信客戶營銷系統(tǒng),系統(tǒng)通過對海量電信客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析,研究并提出基于價值的電信客戶細(xì)分方法,優(yōu)化客戶運(yùn)營模式和營銷資源配置,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行電信流量產(chǎn)品推薦方法研究,確保提升營銷成效和資源投放回報(bào)率,實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營。本文的主要研究工作和創(chuàng)新點(diǎn)包括:（1）結(jié)合電信客戶的通信行為、消費(fèi)習(xí)慣等特征,改進(jìn)并提出... 

【文章來源】：廣東工業(yè)大學(xué)廣東省

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

二元關(guān)聯(lián)法流程圖

圖 2-1 二元關(guān)聯(lián)法流程圖 Figure 2-1 Flow chart of Binary Relevance 二是分類器鏈方法[35]（Classifier Chains，CC），這類方法的核心思想是將多標(biāo)簽分類形式轉(zhuǎn)為二元分類器鏈形式，分類器鏈法每次將前一個標(biāo)簽作為下一個標(biāo)簽分類器的輸入，使標(biāo)簽信息在分類器之間傳遞。首先對樣本 x 的 n 個標(biāo)簽進(jìn)行排序，依次選擇標(biāo)簽 作為預(yù)測類別，并將 + 1作為輸入樣本構(gòu)建模型。這類方法可學(xué)習(xí)到標(biāo)簽間的依賴關(guān)系，泛化能力比二元關(guān)聯(lián)法好，但標(biāo)簽間序列關(guān)系對模型性能有較大影響。

第二章相關(guān)理論與技術(shù)15三是標(biāo)簽集[34]（LabelPowerset）法，本方法將客戶的多個標(biāo)簽統(tǒng)一為一個類別，即對每一種標(biāo)簽的組合方式設(shè)為一類，此時，多標(biāo)簽分類問題則轉(zhuǎn)為單一的多分類問題，實(shí)際應(yīng)用時，若標(biāo)簽數(shù)量太多，其可能的組合類別會非常多，則訓(xùn)練數(shù)據(jù)會十分稀疏。圖2-3標(biāo)簽集法流程圖Figure2-3FlowchartofLabelPowerset除了上述問題轉(zhuǎn)化方法，多標(biāo)簽分類還可在改編的分類算法上實(shí)現(xiàn)，常見的有ML-KNN、RankSVM[36]以及BPMLL[37]等，其中ML-KNN、RankSVM在小數(shù)據(jù)集上可以得到良好分類效果，但對大數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練和計(jì)算過程相當(dāng)占內(nèi)存，因此不適合處理大樣本；而BPMLL反向傳播多標(biāo)簽學(xué)習(xí)則引入了新的誤差函數(shù)降低運(yùn)算時間，但同時，算法計(jì)算復(fù)雜度也會大大增加。在深度學(xué)習(xí)技術(shù)上，常通過對CNN、LSTM等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型上做自適應(yīng)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)多標(biāo)簽分類，這類方法目前在多標(biāo)簽文本處理、圖像識別等領(lǐng)域表現(xiàn)更為優(yōu)異。2.3.2ML-KNNML-KNN是一類常用多標(biāo)簽分類算法，算法由傳統(tǒng)的K近鄰（K-nearestneighbor，KNN）拓展而來，借鑒了K近鄰算法的基本思想。ML-KNN算法設(shè)定標(biāo)簽在樣本集中存在時，該標(biāo)簽值設(shè)為1，反之設(shè)為0，首先計(jì)算訓(xùn)練集中樣本標(biāo)簽為1/0時的先驗(yàn)概率，再計(jì)算該樣本的K個近鄰樣本中，對應(yīng)標(biāo)簽為1/0時的條件后驗(yàn)概率，對于未知樣本，ML-KNN用最大后驗(yàn)概率方法分別計(jì)算樣本標(biāo)簽為1以及0時的概率，最后根據(jù)這兩個概率預(yù)測樣本標(biāo)簽值。對于給定的樣本和對應(yīng)標(biāo)簽集合，設(shè)()表示樣本的K的近鄰樣本，則ML-KNN算法的主要實(shí)現(xiàn)步驟如下：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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