【摘 要】
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随着5G移动通信技术的迅速发展,5G时代的浪潮已汹涌而来,2021年国家在《“十四五”规划和2035远景目标纲要》中就5G的发展和应用明确提出要加快5G网络规模化部署,5G用户普及率提高到56%。显然,作为提供5G网络服务的载体,运营商的5G套餐业务必然是推动5G加速发展的重要抓手之一,同时对其快速普及也将是运营商在激烈的5G市场中取得竞争优势的关键之一,然而从目前各大运营商的5G套餐营销推广过程
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随着5G移动通信技术的迅速发展,5G时代的浪潮已汹涌而来,2021年国家在《“十四五”规划和2035远景目标纲要》中就5G的发展和应用明确提出要加快5G网络规模化部署,5G用户普及率提高到56%。显然,作为提供5G网络服务的载体,运营商的5G套餐业务必然是推动5G加速发展的重要抓手之一,同时对其快速普及也将是运营商在激烈的5G市场中取得竞争优势的关键之一,然而从目前各大运营商的5G套餐营销推广过程来看,还是存在着一些潜在问题,如用户需求难定位、营销用户不明确、套餐推荐缺乏针对性等等。因此,如何借力现有的技术工具挖掘分析出用户的需求变化与消费异动?如何有效、准确的识别出5G套餐潜在用户?并且进一步让这些潜在用户发展为真正的5G套餐用户等均是目前各大运营商在推广5G套餐业务时需要重点关注的问题。在此背景下,本文从实际应用的角度出发,基于运营商大数据平台中积累的海量数据,分析5G套餐用户与非5G套餐用户之间的行为差异或共性特征,并利用数据挖掘技术构建5G套餐潜在客户识别模型,预测在未来特定时间内具有5G套餐办理倾向的潜在需求用户,从而降低5G套餐营销盲目性,提高营销推荐的成功率。综合全文,研究的主要内容如下:第一,针对特征选择提出了一种基于特征因子来表示对模型贡献程度的LMS算法（LightGBM-MIC-SBS）,该算法综合考虑了特征对模型的重要性和特征间的任意相关性,即以LightGBM模型输出的特征重要性与最大信息系数MIC相结合定义的特征影响因子作为特征筛选评价指标,然后利用序列后向搜索法SBS实现对特征的选择。通过研究表明,LMS算法能够有效筛选出重要性高冗余度低的特征,具有人为干预度小,筛选速度快的特点,能够在实际的特征选择中发挥作用。第二,为提升模型对5G套餐潜在用户的识别能力,本文构建了一种基于欠采样技术和集成学习技术相结合的EasyEnsemble-LightGBM模型（简写为ELightGBM）,该模型是对EasyEnsemble方法的基分类器、正负样本平衡比例以及结果输出集成策略三个方面进行了改进。通过不同数据均衡方法结合LightGBM模型的横向对比以及与其他不同模型之间的纵向对比发现,E-LightGBM模型在所有对比模型中均表现出更好的效果,并且以未来的真实数据验证后,也进一步证明了该模型具有一定的有效性和高效性,能够在实际的5G套餐潜在客户识别中发挥作用。
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