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| 基于组合预测模型的数据挖掘技术研究与探索 | |
| 作者单位： | ;1.吉林工程职业学院 |
| 摘 要： | 针对数据挖掘过程中单一模型算法命中率低、偏差大等问题,将决策数、遗传算法、人工神经元三种单一算法融合在一起,设计出一种基于Lagrange函数的多算法组合预测模型。同时,将所建组合模型应用于电信行业客户关系管理中,将客户信息、消费行为等历史数据作为预测指标,对客户行为及未来趋势进行预测。预测结果表明,与单一算法预测模型相比,组合预测模型命中准确率高,预测效果好,能更直观地显示出流失客户的基本特征,从而帮助电信运营商提前发现具有离网倾向的用户群体,为管理层的决策提供数据支持。 |
| 关 键 词： | 预测 单神经元 决策树 遗传算法 数据挖掘 |
Research and Exploration of Data Mining Technology Based on Combined Forecasting Model |
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