基于多分类器动态集成的电信客户流失预测

被引：8

作者：

罗彬 ^{[1
]}

邵培基 ^{[1
]}

罗尽尧 ^{[1
]}

刘独玉 ^{[2
]}

夏国恩 ^{[3
]}

机构：

[1] 电子科技大学经济与管理学院

[2] 西南民族大学电气信息工程学院

[3] 广西财经学院工商管理系

来源：

系统工程学报 | 2010年 / 25卷 / 05期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

客户流失预测; 多分类器动态选择; 多分类器优化集成; 人工蜂群算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

F626 [电信企业组织和经营管理]; F274 [企业供销管理]; F224 [经济数学方法];

学科分类号：

020205 ; 0202 ; 1201 ; 0701 ; 070104 ;

摘要：

本文提出了一种新的基于多分类器动态选择与优化集成的电信客户流失预测集成模型.首先使用K均值聚类算法对训练集样本进行分区;然后分别使用Naive-Bayes算法、多层感知机算法和J48算法构建各分区客户流失预测子分类器;最后对各分区子分类器进行线性集成,并使用人工蜂群算法优化其集成权重.当测试样本由聚类算法判断出其归属区域后,再分别使用分区子分类器进行预测,最后使用优化权重进行线性集成.实验结果表明:动态集成模型优于单模型;基于人工蜂群算法优化集成模型优于其它集成模型.

引用

页码：703 / 711

页数：9

共 12 条

[1] 改进人工蜂群算法及其在反演分析中的应用 [J].

康飞 ;

李俊杰 ;

许青 ;

张运花 .

水电能源科学, 2009, 27 (01) :126-129

[2] 基于代价敏感SVM的电信客户流失预测研究 [J].

蒋国瑞 ;

司学峰 .

计算机应用研究, 2009, 26 (02) :521-523

[3] 一种新的决策表属性约简算法 [J].

刘文军 .

系统工程学报, 2009, 24 (01) :104-108

[4] 基于多分类器组合的高分辨率遥感影像目标识别 [J].

孙灏 ;

杜培军 ;

赵卫常 .

地理与地理信息科学 , 2009, (01) :32-35

[5] 基于多分类器投票组合的语音情感识别 [J].

张石清 ;

赵知劲 .

微电子学与计算机, 2008, 25 (12) :17-20

[6] 基于AdaBoost的电信客户流失预测模型 [J].

王纯麟 ;

何建敏 .

价值工程, 2007, (02) :106-109

[7] 客户流失危机分析的决策树方法 [J].

盛昭瀚 ;

柳炳祥 ;

不详 .

管理科学学报 , 2005, (02) :20-25

[8] 多分类器组合及其应用 [J].

韩宏 ;

杨静宇 .

计算机科学, 2000, (01) :58-61

[9] 基于最小代价的多分类器动态集成 [J].

征荆 ;

丁晓青 ;

吴佑寿 .

计算机学报, 1999, (02) :71-76

[10]

Determinants of subscriber churn and customer loyalty in the Korean mobile telephony market[J] . Hee-Su Kim,Choong-Han Yoon.Telecommunications Policy . 2004 (9)

← 1 2 →