隨著科技技術(shù)的不斷進(jìn)步,日常生活逐漸被移動通信社交網(wǎng)絡(luò)所覆蓋,平常的交流溝通模式也由傳統(tǒng)的社交網(wǎng)站形式轉(zhuǎn)變到移動領(lǐng)域,形成了移動設(shè)備作為載體的個性化、移動性以及瞬時性的移動社交網(wǎng)絡(luò).自2002以來,中國移動逐步迅速地將用戶服務(wù)系統(tǒng)的關(guān)注點(diǎn)轉(zhuǎn)移到另一個方面:集團(tuán)客戶.集團(tuán)客戶在穩(wěn)定高價值用戶群體、推廣移動數(shù)據(jù)和增值服務(wù)、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用等方面擁有較高的戰(zhàn)略地位.將競爭個人市場逐步過渡到競爭集團(tuán)客戶市場,運(yùn)營商需要給予集團(tuán)用戶具有針對性、個性化的服務(wù).因此,對集團(tuán)用戶的精準(zhǔn)識別是極具有研究價值的.本文針對移動通信運(yùn)營商的真實(shí)數(shù)據(jù)分析其數(shù)據(jù)的使用規(guī)律,探索他們的通話習(xí)慣,并且根據(jù)不同集團(tuán)的用戶通話行為規(guī)律提取有價值的特征參數(shù),挖掘分析各個集團(tuán)與用戶的通話數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性,最后使用有效的分類判別方法對移動用戶的身份進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn),訓(xùn)練出一個可以較為精準(zhǔn)識別出用戶所在集團(tuán)的模型.本文使用K近鄰以及SVM兩種算法分析比較,研究發(fā)現(xiàn)K近鄰方法準(zhǔn)確率較高并且較為穩(wěn)定,優(yōu)于支持向量機(jī)方法.
【學(xué)位單位】：黑龍江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP311.13;F626;F274

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本文編號：2824830