基于廣義計算和分類回歸樹的電信業(yè)異動客戶識別.pdf

1、作者所做的工作具體如下:首先研究了數(shù)據(jù)挖掘技術中的決策樹技術和基于廣義計算的多準則神經網絡理論以及兩種理論的優(yōu)缺點.分析了多準則神經網絡和決策樹相結合的可能性及優(yōu)勢,并深入了解目前該方向的發(fā)展情況.然后,通過深入研究多準則神經網絡和決策樹的特點,論文提出了將多準則神經網絡應用于決策樹的建模方法——基于多準則神經網絡和分類回歸樹的異動客戶識別系統(tǒng).該系統(tǒng)包括多準則神經網絡屬性約簡和分類回歸樹異動客戶識別兩大模塊.多準則神經網絡部分對客戶屬

2、性集進行維數(shù)約簡,重點介紹了以模糊熵準則為基礎的多準則學習方法,同時提出了網絡輸入層、隱含層及輸出層的構造方法.在分類回歸樹部分,介紹了分類回歸樹的生長算法、最小代價—復雜性剪枝算法以及最優(yōu)樹選擇等算法.提出了系統(tǒng)設計之后,論文詳細介紹了該系統(tǒng)的開發(fā),用以解決異動客戶的識別問題.通過在實際領域的應用,體現(xiàn)了該文提出的新模型與傳統(tǒng)分類回歸樹模型相比具有的優(yōu)勢,并用具體數(shù)據(jù)說明了這一點.最后,論文總結了作者所展開的研究工作,提出了存在的問題