基于神經網絡算法構建電信用戶流失預測模型的研究

1、分類號：分類號：TP389.1密級：密級：公開公開研究生學位論文論文題目（中論文題目（中文）文）基于神經網絡算法構建電信用戶流失基于神經網絡算法構建電信用戶流失預測模型的研究預測模型的研究論文題目（外論文題目（外文）文）TheResearchofTheTelecomUserChurnPredictionModelBasedonNeuralwk研究生姓名孫碧穎學科、科、專業(yè)計算機科學與技術計算機科學與技術計算機系統(tǒng)結構計算機系統(tǒng)結構研究方

2、向數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘學位級別碩士導師姓名、職稱名、職稱張瑞生張瑞生教授教授論文工作起止年月2014年9月至月至2016年4月論文提交日期2016年5月論文答辯日期2016年5月學位授予日期校址：甘肅省蘭州市校址：甘肅省蘭州市萬方數(shù)據(jù)I基于神經網絡算法構建電信用戶流失預測模型的研究基于神經網絡算法構建電信用戶流失預測模型的研究中文摘要中文摘要隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，移動互聯(lián)網快速發(fā)展使傳統(tǒng)電信運營商面臨著互聯(lián)網企業(yè)以及同行業(yè)內的雙重壓力，運營

3、商手中掌握著大量的用戶數(shù)據(jù)，卻苦于無法從數(shù)據(jù)中獲得其潛在的商業(yè)價值，這對傳統(tǒng)電信運營商轉型提出了迫切的要求。使傳統(tǒng)電信運營商必須向數(shù)據(jù)驅動的商業(yè)模式轉變，從而提升企業(yè)的競爭力。國內電信企業(yè)將數(shù)據(jù)挖掘技術結合業(yè)務數(shù)據(jù)主要應用于產品的精確營銷、客戶分群、客戶行為分析、客戶流失預測、套餐制定以及電話欺詐等等。但大多都只是處于研究階段，并未使用到實際生產當中，國內運營商對大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘等技術的應用還處于起步階段，還需要不斷發(fā)展。對于企業(yè)來說，

4、客戶都是企業(yè)最重要的資源，如何最大程度保留有價值、價值高的客戶是企業(yè)永恒的目標。一是通過價格優(yōu)勢或提出新產品來發(fā)展新的客戶，二是通過提升服務和實施客戶挽留、客戶價值提升的政策最大限度的留住老客戶，而第二種方法所需要的成本明顯低于第一種，運營商們出于成本的考慮將重點放在客戶挽留。而在現(xiàn)實生活中，用戶的流失都是無預兆和沒有規(guī)律可循的，只有實現(xiàn)用戶的流失預測，及早發(fā)現(xiàn)可能流失的用戶并對其采取正確的挽留措施，才能盡可能的保證企業(yè)的客戶資源不流失

5、。本文按照跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘過程CRISPDM的6個步驟，從電信某公司的多個子系統(tǒng)中提取出了客戶信息、賬戶信息以及移動用戶的語音、數(shù)據(jù)、增值業(yè)務等行為信息，通過數(shù)據(jù)集成、清洗、規(guī)約、轉換等方法對數(shù)據(jù)集進行處理。使用BP神經網絡算法實現(xiàn)了電信用戶的流失預測，模型的預測命中率可以達到82.12%。同時使用MapReduce的編程框架將算法在Hadoop平臺上進行了部署，在保證了算法的準確度的情況下，解決了在單機計算量有限的問題，有效地提高了模型