| 基于改进支持向量机的电信客户流失预测模型 |
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| 引用本文： | 钱苏丽,何建敏,王纯麟.基于改进支持向量机的电信客户流失预测模型[J].管理科学,2007,20(1):54-58. |
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| 作者姓名： | 钱苏丽 何建敏 王纯麟 |
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| 作者单位： | 东南大学,经济管理学院,南京,210096 |
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| 摘 要： | 随着电信业改革的深入和竞争的加剧,电信企业的客户流失率逐步攀升,如何预测并有效减少客户流失直接关系到电信企业的生存和发展.流失客户在客户总体中占比例较低,因此电信客户数据集中存在明显的非平衡数据问题,传统的客户流失预测把客户流失作为普通的模式识别问题处理,建立基于普适机器学习的预测模型.在两类错误的错分代价相差较大的情况下,基于普适机器学习的预测模型缺乏实用价值,因此引入代价敏感学习理论建立了基于改进支持向量机的电信客户流失预测模型,将不同的错分代价纳入建模过程,有效的提高了模型的预测性能.
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| 关 键 词： | 支持向量机 客户流失预测 非平衡数据 代价敏感学习 改进支持向量机 电信客户 流失预测模型 Improved Based Prediction Model 预测性能 建模过程 学习理论 代价敏感 价值 情况 分代 两类错误 机器学习 普适 问题处理 模式识别 客户流失预测 数据问题 |
| 文章编号： | 1672-0334(2007)01-0054-05 |
| 修稿时间： | 2006年10月27 |
Telecom Customer Churn Prediction Model Based on Improved SVM |
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| QIAN Su-li,HE Jian-min,WANG Chun-lin.Telecom Customer Churn Prediction Model Based on Improved SVM[J].Management Sciences in China,2007,20(1):54-58. |
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| Authors: | QIAN Su-li HE Jian-min WANG Chun-lin |
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