基于改進(jìn)K-means及決策樹算法的電信客戶流失預(yù)測(cè)分析研究.pdf

1、伴隨著信息和通信技術(shù)的飛躍發(fā)展，第4代通信技術(shù)即4G技術(shù)登上我國(guó)的通信舞臺(tái)。4G時(shí)代數(shù)據(jù)的高傳輸速率使其通話記錄、音頻、圖片和視頻等數(shù)據(jù)呈爆炸式增長(zhǎng)。而根據(jù)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，如果不采取任何措施，電信部門每年會(huì)流失24％以上的用戶，這對(duì)電信運(yùn)營(yíng)商帶來的損失將會(huì)特別大。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以從電信海量的用戶數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)用戶的消費(fèi)偏好，進(jìn)而根據(jù)不同的消費(fèi)類型提出相應(yīng)的策略來最大限度的保留住運(yùn)營(yíng)商現(xiàn)有的用戶。因此，數(shù)據(jù)挖掘在電信行業(yè)用戶流失預(yù)測(cè)和管理中起著舉足

2、輕重的作用。
　　本文首先研究了數(shù)據(jù)挖掘聚類和分類算法的比較分析，并提出了改進(jìn)的K-means算法-DHK-means算法，該算法將基于密度和基于凝聚的思想運(yùn)用到K-means算法中，使K-means算法能夠選取最優(yōu)的初始聚類中心個(gè)數(shù)，進(jìn)而得到最優(yōu)的聚類結(jié)果;其次，應(yīng)用DHK-means算法和決策樹算法建立了電信用戶流失預(yù)測(cè)模型，同時(shí)把電信用戶消費(fèi)的數(shù)據(jù)流量加入到模型分析中，使模型更加貼合現(xiàn)實(shí);最后對(duì)模型進(jìn)行了實(shí)證分析，驗(yàn)證了模型