【摘要】： 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是利用已知的數(shù)據(jù)通過建立數(shù)學模型的方法找出隱含的業(yè)務(wù)規(guī)則。在國內(nèi)隨著對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重視,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應用研究也越來越廣,其中對電信行業(yè)的客戶流失分析就是一大熱點�？蛻袅魇Х治鍪峭ㄟ^對以往流失客戶的歷史數(shù)據(jù)進行分析,找出可能離網(wǎng)用戶的特征,及時采取相應的措施,減少客戶流失的發(fā)生。這對企業(yè)降低運營成本,提高經(jīng)營業(yè)績有著極為重要的意義。 本文從提高數(shù)據(jù)挖掘的效率和精度的目的出發(fā),對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型進行了有益的改善,同時給出了基于粗糙集理論的屬性約簡和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的客戶流失預測方法。通過屬性約簡技術(shù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入屬性空間進行約簡,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對約簡后的數(shù)據(jù)進行挖掘。此方法充分發(fā)揮了粗糙集理論在約簡知識方面的能力和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測精度高的特點,應用于電信客戶流失預測技術(shù)研究中,取得了較好的效果。 在上述研究的基礎(chǔ)上,本文根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘建模過程建立電信客戶流失預測模型,給出電信客戶流失行為預測的解決方案。并對預測模型進行性能評估。評估結(jié)果表明本文建立的預測模型是可行的。本文構(gòu)建的預測模型對解決電信客戶流失預測方面的問題具有應用價值。
【圖文】：

用權(quán)值模擬神經(jīng)元之間的突觸連接強度。正權(quán)值起興奮型突起抑制型突觸的作用。一個結(jié)點有許多輸入，類似于神經(jīng)細胞它神經(jīng)元的興奮或抑制信號。計算處理單元對所有輸入值進行和通過內(nèi)部轉(zhuǎn)換函數(shù)產(chǎn)生一個輸出值，其作用相當于神經(jīng)細胞突。下面以 McCulloch-Pits 模型為例，介紹單個神經(jīng)元的工

圖 4-2 前向多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型示意圖BP 網(wǎng)絡(luò)的學習過程包括正向傳播和反向傳播兩部分。當給定一個網(wǎng)絡(luò)式時，它由輸入層單元傳到隱含層單元，經(jīng)隱含層單元逐層處理后再送到元，由輸出層單元處理完畢后，產(chǎn)生一個輸出模式，這是一個逐層狀態(tài)更新稱為前向傳播。如果輸出響應與期望輸出模式有誤差，不滿足要求，那么信號沿原來的連接通路從輸出層到輸入層進行傳送，并修正各層的連接權(quán)誤差信號最小，該過程稱為反向傳播。對于給定的一組訓練模式，不斷用訓練網(wǎng)絡(luò)重復前向傳播和誤差反向傳播的過程。當各個訓練模式都滿足要為 BP 網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)學習好了。（2）BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于分類的工作原理設(shè)有 M 類可區(qū)分的客體，每一類客體記之為jC ，j= 0 ,1,2,3，…,M表征各客體特征的是一個 N 維隨機矢量 X，[ ]0121,,... =NX xxxx，，這就是賦
【學位授予單位】：蘇州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2008
【分類號】：TP311.13;F62

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本文編號：2702260