应用数据挖掘技术研发通信业"离网预警"模型

使用数据探索分析及决策树算法等数据挖掘方法开发通信行业“离网预警”模型。以协助通信公司采取合适的客户挽留措施,确保客户忠诚度,保持通信公司收入。     

基于数据挖掘的电信业客户流失

针对电信行业日益突出的客户流失问题,采用了多种理论相互融合的思想,将神经网络和决策树技术相结合,构建客户流失分析模型.最后通过实际数据对模型进行了应用评估,结果表明这种基于神经网络和决策树技术的预测模型能够对客户流失情况做出准确的预测,达到了商业使用的要求.     

基于决策树的电信业客户流失分析

随着电信市场竞争加剧,如何降低客户流失率正成为国内各大运营商关注的问题.本文基于SPSS Clementine数据挖掘平台,详细描述了数据挖掘的各个过程,对商业理解、数据准备、建立模型等主要步骤进行了分析,采用C4.5决策树算法建立了客户流失预测模型.模型给出了客户的流失规则,并可预测在网客户在一定时间内流失的可能性,为市场人员制定挽留措施提供了决策依据.     

基于Rough集理论的数据挖掘属性约简技术的研究

经过20多年的发展，Rough集理论获得了广泛的认识和运用，特别在数据挖掘、知识发现的研究中发挥着越来越大的作用．属性约简是大数据集压缩冗余数据的关键技术，Rough集理论基于数据分类的原理，提出了属性约简判定理论，并发展了多种约简技术，使数据挖掘中的属性约简难题摆脱了依赖主观处理的阶段，得到了有效的处理，并向高效约简的方向发展．     

缩约及其应用

本文对现代英语的特点之一──缩约进行深入浅出的探讨，通过引用大量的例证，说明缩约作为一种语法修饰的非常手段，已被越来越多的人所接受。     

基于数据挖掘的客户细分技术

针对数据挖掘算法中的聚类算法在聚类不规格形状数据点分布的处理难题,对基于密度梯度的聚类算法进行了研究。通过分析数据样本及其周边的点密度变化情况,选择沿密度变化大的方向寻找不动点,从而获取原始聚类中心,再利用类间边界点的分布情况对小类进行合并。阐述了基于密度梯度的聚类算法以及应用此算法进行电信行业客户细分的方法、步骤和案例。     

贝叶斯方法在电信CRM中的应用

本文考虑了根据样本数据建立贝叶斯信念网络构造算法在电信CRM中的应用,并对电信10000个样本进行了挖掘、分析、评估.     

基于数据挖掘技术的客户满意度的提升

当前市场经济不断发展,全球竞争日益激烈,对客户满意度的研究已经成为了“以客户为导向”的经营模式的出发点.本文将对客户满意度、数据挖掘技术和基于客户满意度的数据挖掘模型分别进行介绍,并讨论如何利用数据挖掘技术提升客户满意度.     

基于差别矩阵的启发式属性约简算法及其应用

为了降低决策表属性约简算法的计算代价,利用属性重要度作为启发式运算因子,对基于SKowron差别矩阵的属性约简算法进行改进,并证明该方法的合理性.实例计算结果表明,在获得相同的结果下,该算法可以使计算量减少,提高计算效率.     

数据挖掘在电信客户流失中的应用

将数据挖掘技术应用到防止电信客户流失中,以某电信运营商的历史资料为对象,建立客户流失预测模型。并对高价值高流失概率的客户进行K-means聚类分析,同时对不同流失客户群提供相应的营销策略。     

面向属性归纳学习的经济空间数据发掘

为了获取区域经济发展的潜在规律和规则,提出一种处理经济空间数据库的信息方法,即利用离散化算法对经济空间数据库进行离散化处理后建立决策表,再通过对知识的简化和属性值的约简,从中进行数据发掘和知识发现.并以此对福建省2003年的部分经济指标数据进行了实证探讨.     

一种新的基于粗糙集属性依赖的属性约简算法

属性约简是粗糙集研究的重要内容之一,首先利用反例指出蔡莉等人提出的基于依赖度的决策表约简算法的错误,然后给出一种新的基于属性依赖的约简算法。通过一个信息系统实例,证明该算法的可行性和有效性。     

粗糙集属性约简在高校评教中的应用

粗糙集属性约简就是在保持信息系统的分类和决策能力不变的条件下,删除不相关或不重要的属性,使原有系统得到简化。利用一种基于粗糙集的属性约简算法,通过计算属性在可分辨矩阵中出现的频率来定义属性的重要性,可使约简结果保持近似精度。实验表明该算法可以简化评教指标体系,降低信息系统所需存储空间。     

高等职业教育的属性及其内在要求

章在分析教育、高等教育和高等职业教育概念的基础上分析了高等职业教育的教育属性、高等属性和职业属性。指出了：培养“高级”技能人才,是高等属性的内在要求;突出职业技能教育,遵循技能人才培养的规律是职业属性的本质要求;坚持全面发展的教育,是教育属性的必然要求。     

基于云计算的属性重要度约简算法研究

面对海量数据的信息系统,通过引入MapReduce模型,重构Map和Reduce函数,本文提出了基于云计算的属性重要度约简算法,较好地实现了海量数据集中的属性约简,为属性约简研究提供了新思路.最后,实例分析表明,该约简算法是有效可行的.     

AutoCAD的属性块及其在电力绘图中的应用

探讨了AutoCAD软件中的属性圾属性块特性,并研究了实际电力绘图中属性块的建立与应用问题。     

概念格的属性约简性质与方法

讨论概念格同构与格论意义下的同构之间的联系,证明了概念格同构也是格论意义下的同构.并进一步讨论属性约简的性质,给出了寻找协调集和约简的一些方法.     

一种改进的属性约简方法

属性约简是粗糙集理论的核心问题之一,寻找最优约简现已证明是NP—hard问题。本文在差别矩阵的基础上,采用贪心算法的策略,提出了一种启发式算法来寻求最优约简。该算法不仅能在有核的决策表中通过核进行属性扩充求得最优约简,而且在无核的决策袁中也能根据属性在差别矩阵中出现的频率求得最优约简。经实例验证该算法是有效的。     

针对不完备系统的粗糙熵属性约简算法的改进

简要介绍了粗糙熵属性约简算法,并在此基础上提出了一种改进的属性约简算法。采用两种算法同时对一个不完备通信电台决策表进行属性约简,通过比较两者所得结果的不同,凸显改进方案的优越性。