【摘 要】
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随着4G网络的普及和5G技术的诞生,移动互联网现在正处于爆发式增长的时代。但移动互联网用户的迅速增长并未给电信运营商带来相应的直接利益,电信运营商应该从其掌握的丰富数
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随着4G网络的普及和5G技术的诞生,移动互联网现在正处于爆发式增长的时代。但移动互联网用户的迅速增长并未给电信运营商带来相应的直接利益,电信运营商应该从其掌握的丰富数据出发,探索新的营销模式。本文从电信用户访问移动互联网的行为数据出发,利用机器学习和数据挖掘技术对用户建模分析,预测出目标用户进行精准营销,实现电信运营商盈利和提高用户体验的双赢。本文主要从三个部分进行创新性研究:第一部分根据移动互联网访问行为的数据特点,从访问内容,访问频次,以及访问日期三个角度基于RFM(Recency Frequency Monetary)的思想构造特征。并在RFM特征构造方法的基础上通过TFIDF(Term Frequency Inverse Document Frequency)处理频次信息,对日期加权重的方式提出改进RFM的特征构造方法。第二部分主要是根据特征是连续变量的特点,创造性地提出一种结ReliefF和Dbscan的Filter式特征选择算法——REDB算法。该特征选择算法在剔出不相关特征的同时,利用聚类思想剔出冗余特征,也具有比较高的运算效率和比较好的通用性。第三部分以电信行业汽车业务的精准营销为例,根据用户的访问行为数据经过数据处理后,建立逻辑回归、随机森林、神经网络的融合模型对用户预测,并在实验数据集得到不错的分类效果。
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