【摘 要】
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随着市场竞争的日益激烈,客户流失已经成为电信行业客户关系管理和客户维系的关键问题,因此,流失预测对于挽留客户、降低损失是极具价值且非常必要的。数据挖掘中的各种分类算法是客户流失预测中最常使用的分类技术,而分类方法即为数据挖掘中的监督性学习方法,因此,正如以往的大多数研究,多种监督学习技术被用来研究客户流失问题。然而,有关流失预测中非监督学习技术使用的研究却非常有限。聚类是非监督学习技术中最常见的一
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随着市场竞争的日益激烈,客户流失已经成为电信行业客户关系管理和客户维系的关键问题,因此,流失预测对于挽留客户、降低损失是极具价值且非常必要的。数据挖掘中的各种分类算法是客户流失预测中最常使用的分类技术,而分类方法即为数据挖掘中的监督性学习方法,因此,正如以往的大多数研究,多种监督学习技术被用来研究客户流失问题。然而,有关流失预测中非监督学习技术使用的研究却非常有限。聚类是非监督学习技术中最常见的一种,通过聚类,具有相似行为特征的客户被聚集在一起,因此,我们就可以对特定客户群体的特征进行刻画及衍生构造
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