【摘要】：針對(duì)電信企業(yè)客戶流失問(wèn)題,提出一種基于Weka平臺(tái)知識(shí)自動(dòng)獲取的客戶流失預(yù)測(cè)模型。針對(duì)決策樹(shù)算法偏向于選擇取值較多的屬性作為測(cè)試屬性的缺點(diǎn),結(jié)合OIR算法選擇相關(guān)屬性子集進(jìn)行分類,降低相關(guān)度較小屬性與重復(fù)屬性對(duì)分類的影響。通過(guò)在Weka平臺(tái)上使用6個(gè)UCI數(shù)據(jù)集和移動(dòng)公司客戶數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,優(yōu)化后的決策樹(shù)算法克服了決策樹(shù)算法的取值偏置問(wèn)題,從而獲得比J48算法更高分類準(zhǔn)確率。
[Abstract]:In order to solve the problem of customer churn in telecom enterprises, a customer churn prediction model based on Weka platform knowledge acquisition is proposed. In view of the disadvantage of decision tree algorithm to select attributes with more values as test attributes, combined with OIR algorithm to select a subset of relevant attributes to reduce the impact of smaller correlation attributes and repeated attributes on the classification. The experimental results of using 6 UCI data sets and customer data of mobile companies on Weka platform show that the optimized decision tree algorithm overcomes the bias problem of decision tree algorithm and thus achieves higher classification accuracy than J48 algorithm.
【作者單位】： 新疆大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)新疆有限公司;
【基金】：中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)新疆有限公司研究發(fā)展基金項(xiàng)目(項(xiàng)目編號(hào):XJM2011-11)
【分類號(hào)】：F274;F626

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前3條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前8條

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4 周博;基于PCA與蟻群算法的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法研究[D];湖南科技大學(xué);2012年

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6 尹婷;貝葉斯決策樹(shù)在電信企業(yè)客戶流失預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[D];新疆大學(xué);2013年

7 韓柯;軍隊(duì)院校學(xué)員成績(jī)管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)及其數(shù)據(jù)分析與知識(shí)發(fā)現(xiàn)[D];河北科技大學(xué);2013年

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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4 吳昊;基于利益的客戶細(xì)分方法研究[D];華中科技大學(xué);2004年

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【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 應(yīng)維云;藺楠;李秀;;針對(duì)不平衡數(shù)據(jù)集的客戶流失預(yù)測(cè)算法[J];系統(tǒng)工程;2008年11期

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

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8 王}，

本文編號(hào)：2226992