数据挖掘方法在用户流失预测分析中的应用

摘要：

移动通信在高速发展的同时,出现了大量用户离网的现象,基于客户信息、消费行为等历史数据,进行客户离网预测分析成为各个运营商普遍关注的问题.文章基于客户的历史数据和短期偶发数据,提出了链型数据挖掘方法,并结合决策树,形成了一个综合的链型树分类器(Chain Tree Classifier,CTC)和用户行为预测模型,实验结果显示,该分类器对移动通信运营商感兴趣的单个事件发生具有良好的预测能力,可被应用到客户离网预测中,从而帮助运营商提前发现具有离网倾向的用户,进而获得更高的利润.

关键词：数据挖掘、链型树分类器、用户流失预测

所属期刊栏目：43

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60275026

在线出版日期：2007-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：154-156