基于改进SOM神经网络的异网电信用户细分研究

摘要：

在对用户价值认知的基础上,电信运营商对用户进行正确分类是其了解用户的重要手段.电信运营商可以将用户分为不同的类别,并以此制定差别化服务政策,从而进行差异化营销来提高企业效益.本文首先对异网电信用户进行了细分研究,为提高分类的准确率,在传统自组织映射神经网络基础上,对学习速度和权重向量初始值的确定进行了改进,提出了改进的自组织映射神经网络;同时采用改进的自组织映射神经网络对某省电信运营商提供的用户数据进行仿真.仿真结果表明:改进的自组织映射神经网络在兼顾稳定性的同时,很好地解决了自组织过慢问题,提高了用户分类的准确率,大幅度减小误差.最后根据分类结果为电信运营商实施差异化营销提供了基本规则.

关键词：改进型自组织映射、异网电信用户、细分研究

所属期刊栏目：36

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61503150;吉林省教育厅十二五科学规划项目[2015]111

在线出版日期：2018-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：17-24