本文關(guān)鍵詞：基于智能計算的電信資費套餐發(fā)現(xiàn)及推薦技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 電信資費套餐 智能計算 套餐模型 客戶模型 粒子群優(yōu)化算法 推薦

【摘要】：隨著電信企業(yè)的競爭愈演愈烈,電信市場出現(xiàn)的套餐已經(jīng)令消費者眼花繚亂,客戶不知道如何選擇更適合自己使用的套餐,而且套餐制定過程中人工經(jīng)驗的參與也給套餐帶來一定的盲目性,造成其生命周期短、管理成本高等問題;但是隨著世界從信息時代向智能時代邁進,智能算法也越來越多地被用在實際問題中;然而,目前關(guān)于智能算法在電信方面的研究并不是很多,大多局限在概念的研究、設(shè)計規(guī)則的制定、客戶流失預測等方面,也有部分研究者對套餐進行了優(yōu)化,但是他們只局限在套餐的部分屬性,并沒有綜合考慮套餐屬性對客戶選擇的影響;本文提出了資費套餐自動設(shè)計優(yōu)化同時進行套餐推薦的思想,考慮客戶接受程度的同時,實現(xiàn)了企業(yè)利潤最大,主要研究內(nèi)容概要如下:本文首先對數(shù)據(jù)進行可視化分析,包括數(shù)據(jù)的提取與整理,從數(shù)據(jù)完整性和合理性兩個維度檢驗數(shù)據(jù)的有效性,篩選出有效數(shù)據(jù);然后分析客戶消費數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu),發(fā)現(xiàn)客戶現(xiàn)有套餐存在的一些問題;基于實驗數(shù)據(jù)的具體情況,并結(jié)合前人的理論,確定最終的套餐屬性和客戶屬性,構(gòu)建套餐模型和客戶模型。比較遺傳算法和粒子群算法的優(yōu)劣,并通過參考大量文獻最終確定使用粒子群算法進行套餐的發(fā)現(xiàn),為了避免粒子群陷入的局部最優(yōu)問題,對其參數(shù)進行動態(tài)調(diào)整,以企業(yè)從所有客戶身上的所得作為適應值,保證了利潤最大化,經(jīng)過不斷迭代優(yōu)化最終發(fā)現(xiàn)電信套餐,稱之為反演套餐;綜合考慮套餐所有屬性對客戶選擇行為的作用,設(shè)計算法計算客戶對反演套餐及其原有套餐的使用比例,將比對結(jié)果作為查找反演套餐潛在客戶的依據(jù)。本研究使用智能算法對大量客戶數(shù)據(jù)進行挖掘分析,操作者僅僅需要輸入幾個屬性的范圍值,系統(tǒng)就可以自動發(fā)現(xiàn)適合該群體的反演套餐,并且找出該反演套餐的潛在客戶群,完成套餐的推薦;除此之外,運營商還可以將一個目標套餐在客戶群體中進行推廣,系統(tǒng)會自動發(fā)現(xiàn)適合該目標套餐的潛在客戶群。這種基于智能計算的資費套餐設(shè)計優(yōu)化及推薦技術(shù)減少了依靠人工經(jīng)驗決策的盲目性,對企業(yè)將反演套餐推向市場具有一定的參考意義�；谥悄苡嬎汶娦刨Y費套餐發(fā)現(xiàn)及推薦技術(shù)的研究是推動服務智能化的重要手段,有利于企業(yè)更好的挖掘用戶需求,維持已有客戶量的同時把套餐推向新的市場和客戶,套餐的推廣將更加有效、準確;提高了電信企業(yè)的服務水平和管理水平。
【關(guān)鍵詞】：電信資費套餐 智能計算 套餐模型 客戶模型 粒子群優(yōu)化算法 推薦
【學位授予單位】：濟南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F626;TP18
【目錄】：

• 摘要7-9
• Abstract9-11
• 第一章 緒論11-18
• 1.1 研究背景和意義11-12
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意義12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 資費套餐研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 智能計算技術(shù)研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3 研究內(nèi)容及方法16-17
• 1.4 本文的創(chuàng)新17
• 1.5 本文的結(jié)構(gòu)17-18
• 第二章 電信套餐及相關(guān)計算方法研究18-28
• 2.1 電信套餐概述18-22
• 2.1.1 電信套餐發(fā)展18-19
• 2.1.2 套餐構(gòu)成19-20
• 2.1.3 套餐推廣20-21
• 2.1.4 套餐評估21-22
• 2.2 相關(guān)計算方法研究22-27
• 2.2.1 常見的推薦算法22-24
• 2.2.2 相似度計算24-27
• 2.3 本章小結(jié)27-28
• 第三章 數(shù)據(jù)可視化分析及模型構(gòu)建28-45
• 3.1 數(shù)據(jù)可視化分析28-36
• 3.1.1 準備及整理數(shù)據(jù)28-30
• 3.1.2 數(shù)據(jù)有效性檢查30
• 3.1.3 數(shù)據(jù)可視化分析30-36
• 3.2 數(shù)據(jù)聚類36-41
• 3.2.1 聚類算法36-39
• 3.2.2 數(shù)據(jù)聚類處理39-41
• 3.3 套餐模型41-43
• 3.3.1 確定套餐屬性41-42
• 3.3.2 確立套餐模型42-43
• 3.4 客戶模型43-44
• 3.4.1 空間維度的確定43-44
• 3.4.2 客戶模型的確立44
• 3.5 本章小結(jié)44-45
• 第四章 套餐自動發(fā)現(xiàn)及推薦45-58
• 4.1 套餐自動發(fā)現(xiàn)的算法設(shè)計45-49
• 4.1.1 PSO基本思想46
• 4.1.2 PSO操作過程46-48
• 4.1.3 PSO參數(shù)的調(diào)整48
• 4.1.4 PSO優(yōu)點48-49
• 4.2 套餐發(fā)現(xiàn)過程設(shè)計49-51
• 4.2.1 抽取訓練集49-50
• 4.2.2 初始化50
• 4.2.3 處理過程50-51
• 4.3 套餐推薦模型方法設(shè)計51-52
• 4.4 結(jié)果及分析52-56
• 4.4.1 結(jié)果評價方法52-53
• 4.4.2 實驗結(jié)果分析53-56
• 4.4.3 目標套餐推薦結(jié)果及分析56
• 4.5 本章小結(jié)56-58
• 第五章 結(jié)論與展望58-60
• 5.1 論文主要研究總結(jié)58-59
• 5.2 進一步研究探討59-60
• 參考文獻60-65
• 致謝65-66
• 附錄66

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前8條

1 劉華;;FP-tree關(guān)聯(lián)規(guī)則算法在推薦系統(tǒng)中的應用[J];信息技術(shù);2015年11期

2 王竹立;李小玉;林津;;智能手機與“互聯(lián)網(wǎng)+”課堂——信息技術(shù)與教學整合的新思維、新路徑[J];遠程教育雜志;2015年04期

3 虞蘇妍;;國外運營商4G套餐資費分析[J];中國電信業(yè);2014年08期

4 賀仁龍;魏姍姍;邱晨旭;;電信套餐價值評估與分析模型研究[J];電信科學;2012年02期

5 ;2010國際信息技術(shù)與應用論壇征稿啟事[J];計算機科學;2009年11期

6 劉永;陳治平;;數(shù)據(jù)挖掘在電信套餐預演中的應用研究[J];計算機工程與設(shè)計;2008年15期

7 劉魯;任曉麗;;推薦系統(tǒng)研究進展及展望[J];信息系統(tǒng)學報;2008年01期

8 朱蕾;;資費套餐設(shè)計的合理性探討[J];廣東通信技術(shù);2006年12期

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本文編號：1070065