基于數(shù)據(jù)挖掘的欠費(fèi)預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、欠費(fèi)問(wèn)題一直是電信面臨的一個(gè)嚴(yán)重問(wèn)題。通過(guò)對(duì)已有欠費(fèi)數(shù)據(jù)使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)對(duì)欺詐客戶的行為進(jìn)行分析和預(yù)測(cè),達(dá)到對(duì)欺詐行為的偵察與防范,這在發(fā)達(dá)國(guó)家目前也不夠完善,在中國(guó)則幾乎處于起步階段。電信欠費(fèi)屬于數(shù)據(jù)挖掘中的分類預(yù)測(cè)問(wèn)題,通過(guò)歷史欠費(fèi)和未欠費(fèi)數(shù)據(jù)找出欠費(fèi)模式,并用此模式對(duì)未判定數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。數(shù)據(jù)挖掘中常用的分類方法有決策樹、貝葉斯分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等,其中決策樹因?yàn)橹庇^,易于理解,得到較為廣泛的應(yīng)用。
　　本文將基于gi

2、ni系數(shù)的CART算法與基于信息熵的C4.5算法和ID3算法置于電信數(shù)據(jù)中進(jìn)行比較,找出最適合電信數(shù)據(jù)的算法,然后將這一最優(yōu)算法與遞增式學(xué)習(xí)算法相結(jié)合,得到改進(jìn)算法,使其能夠處理遞增的數(shù)據(jù)。以改進(jìn)算法為核心建立電信企業(yè)欠費(fèi)客戶預(yù)警系統(tǒng),對(duì)可能欠費(fèi)的客戶及時(shí)地在線識(shí)別,從而最大限度地減少由此造成的損失。在系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程中,采用觀察法隨機(jī)收集數(shù)據(jù),采用雙變量統(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行數(shù)據(jù)特征選擇,以分類樹的代價(jià)-復(fù)雜性最小為標(biāo)準(zhǔn)剪枝,以誤分類代價(jià)的誠(chéng)