基于大数据挖掘技术的用户离网预测模型的研究及应用
利用真实的离网用户BSS和OSS数据,运用四类常用的用户离网预测算法分别建立模型,再通过大数据挖掘的基本流程对4种模型进行评估.经对比研究表明,C5.0决策树算法构建的模型具有较高的准确率和覆盖率,且达到了优秀预测模型的标准.进一步在网络优化和用户维系的实际工作中运用该用户离网预测模型,从而降低了用户离网率,减少了用户维系成本,提高了公司利润,具备较高的推广应用价值.
电信企业 用户离网行为 预测模型 数据挖掘 决策树算法
张鹏 唐金辉 王映华 程乔
中国联通广西分公司
国内会议
西安
中文
331-335
2015-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）