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基于神经元网络的客户流失数据挖掘预测模型
被引量：
8
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作者
李洋
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第A01期48-51,共4页
数据挖掘技术是预测客户流失最常用的方法。以电信行业的客户流失问题为研究对象,讨论如何提高使用数据挖掘对客户离网预测的准确性。通过分析离网客户建立挖掘模型,获得大量流失的客户群特征,服务属性和客户消费数据与流失的最终状态...
数据挖掘技术是预测客户流失最常用的方法。以电信行业的客户流失问题为研究对象,讨论如何提高使用数据挖掘对客户离网预测的准确性。通过分析离网客户建立挖掘模型,获得大量流失的客户群特征,服务属性和客户消费数据与流失的最终状态的关系,并用此关系建立不同的算法的挖掘模型,最后分析、验证不同模型的优缺点,给出挖掘的最佳方案,制定具体有效的挽留战略以减少流失率,其结果也体现了基于神经元网络的移动大客户流失预测模型的优越性。
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关键词
数据挖掘
客户流失信息
移动业务支撑系统
神经元网络
预测模型
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职称材料
题名
基于神经元网络的客户流失数据挖掘预测模型
被引量：
8
1
作者
李洋
机构
安徽农业大学信息与计算机学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第A01期48-51,共4页
文摘
数据挖掘技术是预测客户流失最常用的方法。以电信行业的客户流失问题为研究对象,讨论如何提高使用数据挖掘对客户离网预测的准确性。通过分析离网客户建立挖掘模型,获得大量流失的客户群特征,服务属性和客户消费数据与流失的最终状态的关系,并用此关系建立不同的算法的挖掘模型,最后分析、验证不同模型的优缺点,给出挖掘的最佳方案,制定具体有效的挽留战略以减少流失率,其结果也体现了基于神经元网络的移动大客户流失预测模型的优越性。
关键词
数据挖掘
客户流失信息
移动业务支撑系统
神经元网络
预测模型
Keywords
data mining
churn information
mobile Business Operation Support System（BOSS）
neural network
prediction model
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP182 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于神经元网络的客户流失数据挖掘预测模型
李洋
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013
8
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