【摘 要】
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针对电信客户价值评价问题,提出了一种基于优势关系粗糙集的客户价值评价方法。首先借助领域专家的先验知识分别从客户当前价值和潜在价值两方面进行特征数据的提取、学习数
【机 构】
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西南交通大学信息科学与技术学院,重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室
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针对电信客户价值评价问题,提出了一种基于优势关系粗糙集的客户价值评价方法。首先借助领域专家的先验知识分别从客户当前价值和潜在价值两方面进行特征数据的提取、学习数据类别标定,而后以各决策类集的最大确定性作为变精度阈值实现自主式规则获取。该方法有效地将领域专家的先验知识和数据本身特征进行了有机结合。由于电信客户数据量大且具有类别标定的学习数据难以获取,在训练数据集选择和类别标定过程中,采用了基于近邻熵的主动学习方法来最大限度地减少领域专家的工作量和提高对训练数据的选择质量。通过在实际数据集上的仿真实验,表明该方法能有效地实现对电信客户的价值评价。
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