基于云計算的運營商客戶流失預測系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf

1、在當今社會，隨著計算機技術的不斷發(fā)展，我們所擁有的數(shù)據(jù)信息也以指數(shù)進行增長。單個的CPU節(jié)點對于海量數(shù)據(jù)的處理越來越乏力，利用云計算技術使用集群來進行數(shù)據(jù)存儲與數(shù)據(jù)挖掘是大勢所趨。電信運營商是常見的海量數(shù)據(jù)擁有者，掌握著用戶信息、用戶行為等數(shù)據(jù)資源。而隨著技術日趨成熟，市場壟斷逐漸被打破，運營商間的競爭越來越激烈，客戶可以自由選擇更便宜的資費和更優(yōu)質的服務，經(jīng)常會導致客戶流失。在這樣的背景下，論文在云計算環(huán)境下設計并實現(xiàn)了專門針對運營商

2、的客戶流失預測系統(tǒng)。
　　論文根據(jù)系統(tǒng)的功能需求，設計了預測系統(tǒng)的整體框架，并給出了數(shù)據(jù)預處理模塊、預測模型訓練模塊、預測模型測試模塊和預測模型應用模塊的設計方案，然后具體實現(xiàn)了各個模塊，最后對系統(tǒng)性能進行了測試和分析。
　　本文的預測系統(tǒng)主要采用了Logistic回歸、樸素貝葉斯分類、BP神經(jīng)網(wǎng)絡等三種算法作為理論基礎，重點給出了它們在 Hadoop環(huán)境下的并行化。使用三種算法，給出訓練集進行訓練得到模型，并用測試集進行測