電信運(yùn)營商間日益激烈的競爭,使得各大運(yùn)營商紛紛調(diào)整吸引新客戶、留住老客戶的策略。套餐可以說是運(yùn)營商為客戶提供的一種“服務(wù)”。為用戶選擇適用且價格能接受的套餐顯得尤為重要,因?yàn)檫@可以在一定程度上提升客戶滿意度,進(jìn)而提高客戶忠誠度。龐大的客戶量將是運(yùn)營商從激烈競爭中脫穎而出的殺手锏。運(yùn)營商仿佛早已看穿這一切,于是市面上出現(xiàn)了種類繁多的套餐,這大大增加了客戶自主選擇套餐的難度。因此運(yùn)營商為客戶選擇合適套餐勢在必行。本文選取中國聯(lián)通研究院公開的用戶歷史數(shù)據(jù)集,進(jìn)行套餐匹配的研究。數(shù)據(jù)集中共包含11種套餐,屬于典型的多分類問題,且類別之間存在不平衡現(xiàn)象。文章基于集成學(xué)習(xí)的角度進(jìn)行研究。通過建立匹配模型,為現(xiàn)有客戶選擇最合適的套餐。首先詳細(xì)介紹了研究所用算法的理論及相應(yīng)優(yōu)缺點(diǎn),之后利用Python對數(shù)據(jù)集進(jìn)行清洗及描述性分析,對缺失值采用了三種填補(bǔ)方法:平均值插補(bǔ)、眾數(shù)插補(bǔ)及KNN插補(bǔ)。并對用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)變量進(jìn)行k-means聚類。分析各類用戶行為,將用戶劃分為“普通用戶”、“VIP用戶”及“超級VIP”用戶,運(yùn)營商可根據(jù)其用戶等級為他們現(xiàn)有套餐進(jìn)行升級或匹配到更合適的套餐。關(guān)于特征構(gòu)建與特征選擇:... 

【文章來源】：華中師范大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

精確化套餐設(shè)計(jì)的一般流程

２．２．１集成學(xué)習(xí)概述??集成學(xué)習(xí)通過某種結(jié)合策略將多個基學(xué)習(xí)器的結(jié)果結(jié)合起來以完成學(xué)習(xí)過程。??具體流程如圖２．１所示。根據(jù)基學(xué)習(xí)器的類型可分為“同質(zhì)集成”和“異質(zhì)集成”。??例如基學(xué)習(xí)器全為邏輯回歸時則為同質(zhì)集成，既有邏輯回歸又有支持向量機(jī)則為異??質(zhì)集成。根據(jù)集成思想的架構(gòu)可將集成學(xué)習(xí)分為：Ｂｏｏｓｔｉｎｇ、Ｂａｇｇｉｎｇ和Ｓｔａｃｋｉｎｇ，??基學(xué)習(xí)器１?．??圖２．１集成學(xué)習(xí)示意圖??（１）?Ｂｏｏｓｔｉｎｇ：假設(shè)有一個大小為／ｗ的訓(xùn)練集，首先根據(jù)樣本分布，初始化樣??本權(quán)重，并由此訓(xùn)練出一個基學(xué)習(xí)器然后根據(jù)７；對樣本的分類結(jié)果，調(diào)整樣本??權(quán)重，調(diào)整思想為：錯分樣本增大權(quán)重，反之則減少權(quán)重。如此訓(xùn)練，直到達(dá)到要??求的基學(xué)習(xí)器個數(shù)ｒ。最后通過某種結(jié)合策略，使ｒ個弱分類器結(jié)合成強(qiáng)分類器。??Ｂｏｏｓｔｉｎｇ是一種框架算法，對于單個的基學(xué)習(xí)器其學(xué)習(xí)效果不－定能達(dá)到較Ｗ??水平

碩士學(xué)位論文??ＭＡＳＴＩ－Ｒ＇Ｓ?ＴＩＩｌ－ＳＩＳ??叫?Ｄ、’｜??Ｇｉｎｉ＿ｉｎｄｅｘ（Ｄ，ａ）?＝?＾－：￣ＸＪｉｎｉ（Ｄ＇）??ｖ＝丨丨劍??隨機(jī)森林算法（Ｒａｎｄｏｍ?Ｆｏｒｅｓｔｓ）是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的組合分類器，它ｔｒａｐ重抽樣方法和決策樹算法相結(jié)合，該算法的本質(zhì)是構(gòu)建一個樹型分類，的集合，然后使用該集合通過投票進(jìn)行分類和預(yù)測Ｍ?，算法的程和顯著的優(yōu)缺點(diǎn)分別以圖和表的形式列出：??ｔｒａｉｎ?１??？樹?１??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3261049