【摘 要】
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通信技术的迅猛发展以及通信覆盖范围的日益扩大,电信业之间的竞争正在逐步加剧,电信企业之间的竞争本质上是对客户资源的竞争,而竞争本身必将带来一定的客户流失。若能提前预测客户流失情况,并及时采取挽留措施,企业将能实现对客户资源的有效巩固,从而提升市场竞争力。在实际应用中,数据集的不平衡特性是影响客户流失预测准确率的关键因素,因此,选择合适的不平衡数据处理方法是目前智能预测领域急需解决的难题。本课题主要
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通信技术的迅猛发展以及通信覆盖范围的日益扩大,电信业之间的竞争正在逐步加剧,电信企业之间的竞争本质上是对客户资源的竞争,而竞争本身必将带来一定的客户流失。若能提前预测客户流失情况,并及时采取挽留措施,企业将能实现对客户资源的有效巩固,从而提升市场竞争力。在实际应用中,数据集的不平衡特性是影响客户流失预测准确率的关键因素,因此,选择合适的不平衡数据处理方法是目前智能预测领域急需解决的难题。本课题主要面向类别不平衡数据分类问题,分别从数据层面和算法层面提出两种解决方法,并将理论方法应用于电信客户流失预测中。同时将客户价值与客户流失相结合,探讨流失客户挽留策略,本文主要的工作内容如下:（1）本文从数据采样层面对电信业客户流失预测中存在的类别不平衡问题进行分析与研究。考虑到客户数据集中存在异常值,提出了一种基于LOF算法的混合采样方法对不平衡数据进行处理,并同Border-line SMOTE、ADASYN、SMOTE等常用采样方法进行了对比。实验结果表明,针对类别不平衡问题,基于LOF算法混合采样客户流失预测模型比传统单一采样方法更具优势,模型的AUC值、F1-score均可达到85%以上。（2）针对单一模型识别流失客户能力较弱的问题,本文从算法层面对电信业客户流失预测中的类别不平衡问题进行研究,提出了一种基于选择性集成的分类方法,利用SCMWOA算法筛选出基分类器的最优组合,并构建客户流失预测模型,将模型与基于Bagging和基于遗传算法的集成模型的分类效果进行比较,结果表明,本文所提出的方法对流失客户的召回率可达到85%以上。（3）对客户关系管理进行研究,设计并建立基于K-means算法的客户细分模型。将客户进行分群,分析不同客户类型的消费行为习惯,定义不同类型客户的自身价值,便于后续运营人员制定针对性的流失客户挽留措施,为企业实现精准营销提供有效地理论支撑和数据依据。
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