本文關(guān)鍵詞： 移動(dòng)客戶 信譽(yù) 評(píng)價(jià)體系 貝葉斯理論 信息增益法　出處：《東華大學(xué)》2012年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著移動(dòng)通信業(yè)務(wù)多樣化的不斷發(fā)展,個(gè)人信用問題越來越受到移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商的關(guān)注。目前大多省市的移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商很少有客戶的信譽(yù)記錄,只要用戶欠費(fèi),系統(tǒng)就會(huì)停止向客戶提供服務(wù)。這種直接停機(jī)的做法會(huì)導(dǎo)致用戶投訴率增長(zhǎng)、企業(yè)服務(wù)水平能力下降等問題,甚至導(dǎo)致運(yùn)營(yíng)商面臨客戶流失的問題,不利于移動(dòng)行業(yè)多元化的發(fā)展和運(yùn)營(yíng)商競(jìng)爭(zhēng)力的提高。因此,運(yùn)營(yíng)商需要找到一種合理、準(zhǔn)確的客戶信譽(yù)評(píng)價(jià)方法,通過用戶的基本屬性和行為屬性評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)用戶的信譽(yù)等級(jí),從而根據(jù)用戶的信譽(yù)等級(jí)為其提供不同的服務(wù)。 本文主要的研究工作和創(chuàng)新點(diǎn)概述如下： 1、調(diào)查研究了當(dāng)今造成移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商話費(fèi)流失現(xiàn)象的原因,分析和討論了移動(dòng)客戶信用管理的現(xiàn)狀； 2、根據(jù)現(xiàn)有移動(dòng)通信的業(yè)務(wù)規(guī)則和場(chǎng)景,探討分析了影響移動(dòng)用戶信譽(yù)的因素,并就信譽(yù)評(píng)價(jià)方法進(jìn)行了研究； 3、針對(duì)移動(dòng)通信行業(yè)的客戶具有數(shù)據(jù)量大、客戶信息變更頻繁等特點(diǎn),提出了一種基于信息增益和貝葉斯分類法的客戶信譽(yù)評(píng)價(jià)分析模型。該模型需要對(duì)移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)庫(kù)中未經(jīng)處理的、全面的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、集成和變換等預(yù)處理后,然后采用信息增益法計(jì)算每個(gè)屬性的信息熵來確定該屬性能為分類系統(tǒng)帶來多少信息貢獻(xiàn)量,帶來的信息貢獻(xiàn)量越多,該屬性對(duì)客戶信譽(yù)分類越重要； 4、采用貝葉斯分類模型方法進(jìn)行移動(dòng)客戶信譽(yù)分類預(yù)測(cè),以達(dá)到預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)用戶信譽(yù)等級(jí)的目的。 本文采用某省移動(dòng)客戶的基本和通話交易數(shù)據(jù)對(duì)本文提出的客戶信譽(yù)分析模型進(jìn)行驗(yàn)證分析。驗(yàn)證結(jié)果表明,該模型預(yù)測(cè)偏離度低、具有較好的預(yù)測(cè)效果。本文的研究具有可行性和可借鑒性。
[Abstract]:With the diversified development of mobile communication business, personal credit problems more and more attention of the operators. At present most of the mobile operators have few records of customer's credit, as long as the user arrears, the system will stop providing services to customers. The direct shutdown would result in customer complaint rate of growth, decline in business services the level of ability, and even lead to operators face the problem of customer churn, is not conducive to the diversified development of mobile industry and improve the competitiveness of operators. Therefore, operators need to find a reasonable and accurate method of customer credit evaluation, the basic attributes and behavior evaluation of users and predict the user's credit rating, according to the user the credit rating to provide different services for them.
The main research work and innovation point of this paper are summarized as follows:
1, it investigates and studies the reasons for the loss of mobile operators' charges, and analyzes and discusses the current status of mobile customer credit management.
2, according to the business rules and scenes of existing mobile communications, the factors affecting the reputation of mobile users are discussed and analyzed, and the methods of reputation evaluation are studied.
3, the mobile communication industry customers with a large amount of data, customer information changes frequently, puts forward a model for analysis of customer credit evaluation information gain and Bias classification. Based on the model of the untreated mobile operators in the database, comprehensive data cleaning, integration and transformation processing after the information entropy is then calculated for each attribute using the information gain method to determine which attribute can bring much information contribution to the classification system, the more information contribution caused by the property more important for classification of customer credit;
4, the Bias classification model is used to predict the credit classification of mobile customers, so as to achieve the purpose of predicting the credit rating of the users.
Based on the proposed a mobile client basic transaction data and call customer credit analysis model to validate the results. The verification results show that the prediction deviation is low, has good prediction effect. This research is feasible and referential.

【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：F626

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1554211