本文關(guān)鍵詞：基于隨機(jī)森林模型的電信運(yùn)營(yíng)商外呼推薦系統(tǒng)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在電信運(yùn)營(yíng)商領(lǐng)域,外呼推薦是一種重要的推薦產(chǎn)品和服務(wù)的途徑。實(shí)現(xiàn)了一種基于運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)的自動(dòng)外呼推薦系統(tǒng),該系統(tǒng)能夠挖掘用戶的行為特征并且使用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法預(yù)測(cè)用戶對(duì)于被推薦產(chǎn)品的接受可能性。傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)使用的模型算法為矩陣分解、大規(guī)模稀疏特征分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。采用隨機(jī)森林算法的主要原因是隨機(jī)森林具有并行化程度高、訓(xùn)練速度快、生成的決策樹(shù)可解釋等諸多優(yōu)點(diǎn),適合于基于電信業(yè)數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)。該外呼推薦系統(tǒng)基于Hadoop、Impala和Spark等大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)及工具,使用隨機(jī)森林分類器作為核心算法,將用戶最近的行為特征回歸為接受外呼推薦產(chǎn)品的可能性。在線測(cè)試表明使用該系統(tǒng)與當(dāng)前部署的人工隨機(jī)外呼相比,能夠提升約41%的用戶接受率;同時(shí),根據(jù)模型算法輸出特征的重要性,進(jìn)一步給出了兩類用戶的特征分析。
【作者單位】： 中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信有限公司上海市分公司;蘇州大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 外呼 推薦系統(tǒng) 隨機(jī)森林 電信運(yùn)營(yíng)商
【基金】：江蘇省科技支撐計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目(BE2014005) 國(guó)家自然科學(xué)基金(61572339)資助
【分類號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 本文受江蘇省科技支撐計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目(BE2014005),國(guó)家自然科學(xué)基金(61572339)資助。1引言近年來(lái),推薦系統(tǒng)[1,2]已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域,例如電子商務(wù)、音視頻網(wǎng)站、社交網(wǎng)絡(luò)、個(gè)性化閱讀等,并已經(jīng)融入人們的生活。對(duì)于用戶來(lái)說(shuō),推薦系統(tǒng)豐富和改善了用戶的各項(xiàng)體驗(yàn),讓用戶能

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