基于Spark深度学习的客户流失分析
数据挖掘是近年来伴随着人工智能和数据库技术发展而出现的一门新兴技术.基于Spark的大数据挖掘是近年来伴随着人工智能和大数据技术,以及分布式计算、云计算发展而出现的一门新兴技术.它的核心功能是从巨大的、多样性数据集或数据仓库中迅速获取有用信息,以供企业分析和处理各种复杂的数据关系.最近几年,数据挖掘技术以其强大的数据分析功能被普遍应用到电信运营商客户管理之中.在本文中,利用数据挖掘实现了电信宽带用户的流失分析,利用Spark的技术实现了并行的聚类算法、决策树算法.
客户流失 数据挖掘 深度学习 决策树
温明杰 彭耀 李军 任德虎 赵致杰 张陈斌 陈宗海
中科大-象形大数据商业智能联合实验室,安徽合肥,中国,230031;安徽象形信息科技有限公司,安徽合肥,中国,230031 中科大-象形大数据商业智能联合实验室,安徽合肥,中国,230031;中国科学技术大学,安徽合肥,中国,230027
国内会议
厦门
中文
430-433
2015-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）