摘要
预测移动终端用户是否有换机意向并向用户推荐和销售移动终端,已成为电信运营商的一项重要新业务,它不仅为公司带来了巨大利润,还提高了用户的满意度和忠诚度.移动用户换机预测通过学习用户在使用手机过程中产生的历史数据,来预测今后用户可能的换机趋向.在结合专家经验并统计大量用户数据的基础上,利用数据挖掘手段对用户数据进行特征分析,选取有效属性并对其进行区间划分,最后使用基于优势关系粗糙集方法对用户进行换机意向分类选择,以提高换机预测准确性.通过对用户数据集进行测试实验,证明了该方法对于预测移动用户换机的有效性.
To predict whether the mobile users have the intentions of updating terminal which for recommendation and sell has been an important new business for telecom companies. It will not only bring huge profits for the company, but also improve customer satisfac- tion and loyalty. Prediction of mobile users for update terminal requires learning user＇s historical data to find user＇s intention. On the basis of expert knowledge and counting on a large number of user data, using data mining tools for the analysis of user data to find useful characteristic. Then use the Dominance-based Rough Set Approach on divided characteristics to find laws for user classification to improve accuracy. An experimental test on user data illustrates the efficiency of this method.
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2015年第8期1789-1794,共6页
Journal of Chinese Computer Systems
基金
国家自然科学基金项目(61272060
61309014)资助
中国-波兰政府间科技合作项目(34-5)资助
重庆市自然科学基金项目(cstc2012jj A40032
cstc2013jcyj A40063)资助
重庆市/信息产业部计算机网络与通信技术重点实验室开放基金项目(CY-CNCL-2010-05)资助
关键词
优势关系
粗糙集
移动终端用户
换机预测
数据挖掘
dominance
rough set
mobile users
prediction for updating terminal
data mining
