本文關(guān)鍵詞： 移動(dòng)通信用戶 不平衡數(shù)據(jù)集 特征選擇 Pearson相關(guān)分析 隨機(jī)森林 預(yù)測(cè)模型　出處：《武漢科技大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：高價(jià)值移動(dòng)通信用戶預(yù)測(cè)是電信客戶關(guān)系管理中的一項(xiàng)重要內(nèi)容。針對(duì)建立預(yù)測(cè)模型時(shí)遇到的高維、大規(guī)模、類不平衡等數(shù)據(jù)處理問題,提出了一種基于有效特征選擇的預(yù)測(cè)方法。利用欠采樣方式從初始不平衡數(shù)據(jù)集提取多個(gè)平衡訓(xùn)練集,使用結(jié)合Pearson相關(guān)性分析和隨機(jī)森林特征重要性評(píng)估的特征選擇策略,在集成學(xué)習(xí)方法中嵌入加權(quán)和投票機(jī)制獲得最優(yōu)的特征子集,最后采用隨機(jī)森林算法建立預(yù)測(cè)模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該預(yù)測(cè)模型可以有效降低特征集的維度并提升對(duì)高價(jià)值移動(dòng)通信用戶的預(yù)測(cè)性能。
[Abstract]:User prediction of high value mobile communication is an important content in telecom customer relationship management. In order to solve the problems of high dimension, large scale, class imbalance and other data processing problems encountered in the establishment of prediction model, the user prediction of high value mobile communication is an important part of telecom customer relationship management. In this paper, a prediction method based on effective feature selection is proposed, in which multiple balanced training sets are extracted from initial unbalanced data sets by under-sampling, and a feature selection strategy based on Pearson correlation analysis and stochastic forest feature importance assessment is used. The weighted and voting mechanism is embedded in the ensemble learning method to obtain the optimal feature subset. Finally, the stochastic forest algorithm is used to establish the prediction model. The experimental results show that, The prediction model can effectively reduce the dimension of feature set and improve the performance of prediction for high value mobile communication users.
【作者單位】： 武漢科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;武漢科技大學(xué)智能信息處理與實(shí)時(shí)工業(yè)系統(tǒng)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60975031)
【分類號(hào)】：TP181

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本文編號(hào)：1511503