【摘 要】
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论文提出一种基于栈式降噪自编码器(Stacked Denoising Autoencoder,SDAE)与分类和回归决策树(Classification and Regression Tree,CART)的移动互联网满意度预测方法,此模型
【机 构】
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中国联合网络通信有限公司网络技术研究院,中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院
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论文提出一种基于栈式降噪自编码器(Stacked Denoising Autoencoder,SDAE)与分类和回归决策树(Classification and Regression Tree,CART)的移动互联网满意度预测方法,此模型能挖掘出用户的满意度与用户的特征和网络特征的关联规则,通过这种规则能更精准及时地预测到用户满意度的变化,以便运营商针对这种变化提前作出决策。论文所提方法能够挖掘特征间的深层关系,通过SDAE编码样本可以获得影响用户体验的隐含特征,及时发现用户对于网络贬损的真正痛点,为运营
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