基于分布式混合数据挖掘的电信客户流失分析

来源 :计算机技术与发展 | 被引量 : 0次 | 上传用户：mjsega

【摘要】

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CORBA技术庞大而复杂,且技术和标准的更新相对较慢。电信运营企业应用系统是客户流失分析的主要数据来源,而传统的客户流失分析由于该系统数据的集中式存储继而采用集中式挖

【作者】

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李爱群乔晗王汝传邓松

【机构】

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南京邮电大学计算机学院,南京邮电大学计算机研究所

【出处】

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计算机技术与发展

【发表日期】

：

2010年10期

【关键词】

：

客户流失分析网格计算 BP神经网络 K-MEANS聚类算法 customer churn analysis grid computing BP neura

【基金项目】

：

国家自然科学基金（60973139,60903181,60773041）, 江苏省自然科学基金（BK2008451）, 江苏省级现代服务业发展专项资金（2010002）, 江苏省高校自然科学基础研究项目（09KJB520009）, 国家和江苏省博士后基金（0801019C,20090451240,20090451241）, 江苏高校科技创新计划项目（CX09B-153Z,CX08B-086Z）,

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CORBA技术庞大而复杂,且技术和标准的更新相对较慢。电信运营企业应用系统是客户流失分析的主要数据来源,而传统的客户流失分析由于该系统数据的集中式存储继而采用集中式挖掘,对海量数据的挖掘效率低下。为进一步提高挖掘效率,提出网格下基于分布式混合数据挖掘的电信客户流失分析（Customer Churn Analysis upon Distributed HybridData Mining in Grid,CCA-DHDM）,并借助GridSphere门户,在该平台上实现了BP神经网络算法和K-Means聚类算

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