發(fā)布時(shí)間：2018-01-07 09:17

  本文關(guān)鍵詞：基于Spark平臺(tái)的通信網(wǎng)用戶流失預(yù)測(cè)研究　出處：《中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

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【摘要】：近幾年,隨著移動(dòng)通信技術(shù)的高速發(fā)展,移動(dòng)通信網(wǎng)的通信用戶數(shù)量急劇增長(zhǎng),通信市場(chǎng)接近飽和,電信運(yùn)營(yíng)商之間的競(jìng)爭(zhēng)也日益激烈。同時(shí),已經(jīng)接近飽和的市場(chǎng)使得運(yùn)營(yíng)商們更加關(guān)注用戶資源流失的問(wèn)題。對(duì)于通信運(yùn)營(yíng)商而言,通過(guò)利用通信用戶使用移動(dòng)終端時(shí)產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù),可以預(yù)測(cè)出潛在的流失用戶,并對(duì)這些潛在的流失用戶進(jìn)行挽留,從而可以維持市場(chǎng)份額和利潤(rùn)。因此,用戶流失預(yù)測(cè)問(wèn)題的研究對(duì)于通信運(yùn)營(yíng)商而言,有著重要意義。本文從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的訓(xùn)練速度和特征的選取兩個(gè)方面來(lái)對(duì)通信網(wǎng)用戶流失預(yù)測(cè)問(wèn)題進(jìn)行深入研究。首先針對(duì)BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行研究。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法有兩種權(quán)重更新策略,單樣本(Individual)更新和批樣本(Full-Batch)更新。對(duì)于Full-Batch BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,每更新一次權(quán)重需要對(duì)樣本集中所有的樣本都進(jìn)行計(jì)算,因此,該算法的訓(xùn)練過(guò)程非常耗時(shí),但是它可以并行實(shí)現(xiàn)。對(duì)于Individual BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,每更新一次權(quán)重僅需要對(duì)樣本集中的某一個(gè)樣本進(jìn)行計(jì)算,因此,該算法的權(quán)重更新很快,但它不能并行實(shí)現(xiàn)。通過(guò)結(jié)合Full-Batch BP和Individual BP兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,我們提出了基于Spark平臺(tái)的Mini-Batch BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分布式算法來(lái)改善傳統(tǒng)的兩種BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的性能。實(shí)驗(yàn)證明,和Full-Batch BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相比,Mini-Batch BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分布式算法在不失預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率的情況下,其訓(xùn)練時(shí)間大大減小。接下來(lái),對(duì)Mini-Batch BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分布式算法的參數(shù)K的取值進(jìn)行探討。通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)K的取值對(duì)訓(xùn)練時(shí)間有較大影響,并且得到了一個(gè)針對(duì)最優(yōu)的K的取值的定性的結(jié)論。然后針對(duì)通信網(wǎng)用戶流失預(yù)測(cè)問(wèn)題的特征選取進(jìn)行研究。首先提取了七個(gè)特征,其中六個(gè)用戶通話行為特征和一個(gè)用戶相關(guān)性特征。用戶相關(guān)性特征是流失用戶給他的鄰居用戶帶來(lái)的影響。我們使用激活擴(kuò)散算法去提取這個(gè)特征。隨后,分別使用前六個(gè)通話行為特征和所有的七個(gè)特征來(lái)作為訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練并預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在加上了一個(gè)用戶相關(guān)性特征后,預(yù)測(cè)性能會(huì)有所提升。接下來(lái),從對(duì)用戶之間的相關(guān)性統(tǒng)計(jì)和特征的相對(duì)重要性?xún)蓚�(gè)方面證實(shí)了用戶相關(guān)性特征的作用。最后,通過(guò)結(jié)合兩個(gè)研究點(diǎn),針對(duì)用戶流失預(yù)測(cè)問(wèn)題提出了一個(gè)快速精確的預(yù)測(cè)模型。本論文中使用的Mini-Batch BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分布式算法可以在實(shí)際訓(xùn)練和預(yù)測(cè)的過(guò)程中加快速度,幫助快速及時(shí)的預(yù)測(cè)出流失用戶。同時(shí),用戶相關(guān)性的特征也能有效提高預(yù)測(cè)精度。因此,本文提出的快速精確的預(yù)測(cè)模型對(duì)于流失用戶預(yù)測(cè)的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景具有重要意義。
[Abstract]:In recent years, with the rapid development of mobile communication technology, the number of communication users in mobile communication networks has increased dramatically, the communication market is nearly saturated, and the competition between telecom operators is becoming increasingly fierce. The already saturated market makes operators pay more attention to the problem of the loss of user resources. For communication operators, the data generated by using mobile terminals through the use of communication users. The potential loss of users can be predicted, and these potential lost users can be retained to maintain market share and profits. This paper studies the problem of user churn prediction in communication network from two aspects of training speed and feature selection of neural network algorithm. Back propagation neural network algorithm for research. BP neural network algorithm has two weight updating strategies. Single sample individual update and batch sample Full-Batch update. For Full-Batch BP neural network algorithm. Every update of the weight needs to calculate all the samples in the sample set, so the training process of the algorithm is very time-consuming. However, it can be implemented in parallel. For the Individual BP neural network algorithm, only one sample in the sample set needs to be calculated for each update of the weight. The weight of the algorithm is updated quickly, but it can not be implemented in parallel, by combining Full-Batch BP and Individual BP neural network algorithm. We propose a Mini-Batch BP neural network distributed algorithm based on Spark platform to improve the performance of two traditional BP neural network algorithms. Compared with Full-Batch BP neural network algorithm, the distributed algorithm of Mini-Batch BP neural network has no loss of prediction accuracy. The training time is greatly reduced. Then, the parameter K of the distributed algorithm of Mini-Batch BP neural network is discussed. It is found that the value of K has a great influence on the training time. A qualitative conclusion is obtained for the optimal K value. Then the feature selection of the communication network user churn prediction problem is studied. Firstly seven features are extracted. Among them, six call behavior features and one user correlation feature. The user correlation feature is the influence of the lost user on his neighbor user. We use the activation diffusion algorithm to extract this feature. The first six call behavior features and all seven features are used as training sets for training and prediction. The experimental results show that after adding a user correlation feature. The prediction performance will be improved. Then, from the two aspects of the correlation statistics and the relative importance of the feature, the function of the user correlation feature is confirmed. Finally, by combining the two research points. This paper presents a fast and accurate prediction model for user churn prediction. Mini-Batch used in this paper. BP neural network distributed algorithm can speed up the process of training and prediction. At the same time, the characteristics of user correlation can also effectively improve the prediction accuracy. The fast and accurate prediction model proposed in this paper is of great significance to the practical application of the lost user prediction.
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TN915.0;TP183

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本文編號(hào)：1391935