基于Blending模型融合算法的有线电视客户流失预测

在互联网时代,有线电视业务面临激烈的竞争。广电运营商既需要在质量和宣传上进行改进,吸引潜在用户,也要重视对流失用户的预测和挽留。基于有线电视用户数据,对用户的特征进行分析,提出基于Blending模型融合算法的流失预测算法,并与传统神经网络进行对比。实例分析结果表明,模型在较低的时间、算法复杂度下,达到了较高的精度以及鲁棒性。     

机器学习在运营商用户流失预警中的运用

文章研究目的是在电信行业的用户流失预警模型中运用机器学习相关技术,提高预测准确度,节约成本。首先介绍机器学习分类算法基础理论,接着给出算法用于用户流失预警模型的架构及预测结果对比,给出用户流失预警模型关于用户流失得分、用户流失的关键指标和用户是否离网的标签。该模型可用于预测隔月用户是否流失,为客户挽留活动预留了足够的时间,并提供了大量有价值的信息来帮助市场营销人员制定可行的客户挽留方案,具有广泛的行业应用前景。     

基于收视行为模式的有线电视用户流失预测

面对激烈的市场竞争,广电运营商一方面需要提升服务质量,吸引新入网用户,同时也需要更加重视对用户流失的预测管理.利用数据挖掘技术进行用户流失预测在有线电视业务中的应用尚处于探索阶段,本文针对有线电视业务的特点,提出了基于RFM模型的流失用户定义,对用户的属性特征进行分析,得出流失用户的基本特征,并提出基于用户的收视行为模式进行流失预测的分析算法,最后通过实际数据进行仿真实验,验证了模型和算法的可行性.     

基于GAN数据重构的电信用户流失预测方法

用户是运营商利益的核心。随着携号转网政策的出台,运营商之间的竞争越发激烈。为了提前精准有效地预测用户流失倾向,提出了一种基于生成对抗网络（generative adversarial network,GAN）数据重构的电信用户流失预测方法。首先,利用有效的数据预处理方法电信用户流失数据中的脏数据;其次,利用GAN重构电信用户流失数据,解决电信用户流失数据不平衡问题;最后,利用极度梯度提升树（extremegradient boosting,XGBoost）算法分别训练基于GAN重构的电信用户流失预测模型和基于合成少数类过采样技术（synthetic minority oversampling technique,SMOTE）采样的电信用户流失预测模型,对比两种模型的预测精度。实验结果表明,GAN重构后的电信用户流失预测模型预测精度比未重构的预测模型的准确率提升了6.75%,查准率提升了25.91%,召回率提升了30.91%,F1值提升了28.73%。该方法能够有效提升电信用户流失预测的准确度。     

基于机器学习技术的网站用户行为预测

针对网站中用户留存度、转化率和忠诚度较低的问题,文中以旅游网站为例,基于logistic回归的机器学习技术,提出一个旅游网站的访问用户行为预测模型。该模型对网站用户的行为数据集合进行预处理,按照固定的比例对数据集合进行分类,验证数据集的分类服从相同的统计分布。最后,建立使用logistic回归机器学习算法相应的模型,对网站用户的行为进行预测。预测结果表明,该模型可以比较准确地预估网站用户的行为。     

基于机器学习的用户升级预判研究

基于逻辑回归、因式分解机、深度神经网络3种机器学习算法,提出了一种预判移动用户是否升级至高ARPU(Average Revenue Per User)套餐的方法.经业务域的用户数据验证,预测精准率达84％,召回率超50％,效果远优于传统的规则排序方法.研究成果可帮助运营商更主动、更有针对性地开展营销活动,提高用户向高A...     

基于机器学习算法的轧机轧制力预测

对轧机轧制力预测模型进行研究。由于常规LSSVM识别模型选取耗时长的网格搜索法进行参数确定,通常粒子群优化算法对LSSVM识别模型进行优化。由于种群中多样性加速下降,使得算法容易发生早熟收敛等问题,从而影响其全局寻优能力,因此使用种群活性粒子群优化算法对LSSVM参数进行优化,从而解决上述问题。通过实例分析可知,相比常规算法,改进PSO优化LSSVM算法建立的预测模型的预测精度和效率最高,具有较好的工程应用价值。     

基于GBDT算法的潜在5G用户预测研究与实现

5G用户规模发展是新时代新基建大背景下运营商5G网络建设的终极目标.传统的通过人工方式进行营销发展存在诸多不足,浪费大量人力物力财力.针对这些缺点,基于运营商O域和B域数据引入梯度提升决策树(GBDT)分类算法,通过学习存量5G用户正负样本在历史网络上产生的出账数据和网络数据建立5G用户分类预测模型,做到精准挖掘5G潜...     

基于机器学习的安全态势预测方法

针对现有方法对告警数据特征学习能力不足进而导致网络安全态势评估准确率不高的问题,提出了一种基于机器学习的安全态势预测方法。该方法在分析告警序列数据的时序性关联的基础上,采用注意力机制对不同的时间特征分配不同的注意力权重矩阵后,实现告警数据频繁项集的有机融合。仿真表明,该方法能够保证时空特征学习的一致性,有效避免由于虚假告警所引致故障类型判断错误的问题,具有一定的应用价值。     

基于机器学习的无线网络用户感知速率智能预测研究

本文利用人工智能算法,结合DT/CQT、SpeedVideo、某厂家专有平台用户感知栅格速率数据,并关联栅格内覆盖、质量、负荷、性能等指标作为训练样本,分析影响用户感知速率的关键因素。通过建立预测用户感知速率的算法模型,实现栅格粒度用户感知速率预测,快速精准定位用户体验短板,有的放矢的解决用户体验问题,实现网络竞争力持续提升。     

基于决策树的数据挖掘技术在电信用户流失预测的应用与研究

中国通信业进入21世纪后,已经从20世纪末期的高速增长期进入了一个增长速度相对较缓的稳步增长期。一方面,随着有实力的国内外运营商通过各种方式不断渗透或加入到通信市场,行业内部竞争日趋白炽化;另一方面,消费者面对的移动通信服务选择愈来愈     

基于机器学习的航空发动机剩余寿命预测综述

阐述航空发动机的数据分析,对航空发动机剩余寿命的预测方法的选择进行分类和对比,探讨航空发动机预测的发展趋势展望。     

基于机器学习的细分业务用户感知评估方法

业务差异化和良好的用户感知是LTE网络以及未来5G网络运营的关键,目前的网络KPI指标体系主要是用于评估网络运维情况,并不能真正反映用户对网络和业务使用的实际满意程度。提出一种细分业务用户感知QoE评估方法,通过对LTE业务KQI指标以及XDR、MR等相关数据信息的关联分析,选取出特定业务QoE评价特征指标集,采用机器学习方法,建立细分业务的QoE评估模型,并以特定视频业务为例,给出QoE评估的特征指标选取和建模过程。该QoE评估方法可以对用户业务体验感知进行细粒度、高准确度的实时评估,为后续基于用户感知的网络优化、网络运营提供准确的数据支撑。     

基于机器学习的微博机器用户识别研究

文章以微博用户为研究对象,从发博行为、博文内容、用户关系和发博设备四个方面建立特征维度,借助机器学习的方法构建有效的机器用户识别模型,分别在决策树C4.5和随机森林算法下验证了该模型的识别性能,证实了该方法的可行性和准确性,对维护健康的网络环境有一定的指导意义.     

预测分析波动用户的方法

在电缆宽带业和直播卫星(DBS)业的竞争世界中,有这样的说法:即跟保留住一个现有的用户相比,去开发一个新用户的费用更大,这是千真万确的。     

基于混合算法的通信用户规模预测

考虑到常规SVR预测模型及GA优化和PSO优化的SVR预测模型具有寻优结果稳定性差,容易陷入局部最优解等问题,将具有极强的鲁棒性能和全局搜索能力、能够快速跳出局部最优解等优点的人工鱼群算法与SVR算法进行混合,建立基于混合算法的预测模型。通过混合后的算法能够有效地使算法更快、更准确地得到全局最优解,避免了常规算法在人工鱼更新位置时没有全局信息,只有局部信息引起的收敛速度慢,精度低等问题。使用该混合算法预测模型以及使用传统的三次曲线拟合法和GA-SVR算法建立通信用户规模预测模型,针对2010—2012年通信用户规模进行预测,实验证明基于混合算法的通信用户规模预测模型的预测精度高,稳定性较好,相比另外两种算法,具有较强的优势。     

基于机器学习算法的通信网络入侵行为检测方法

为解决网络入侵行为检测的难题,研究基于机器学习算法的通信网络入侵行为检测方法。获取通信网络入侵数据,分析通信网络异常行为;基于机器学习算法处理入侵行为数据,筛选出网络安全漏洞与网络攻击数量;构建网络入侵行为检测模型,减少网络入侵行为的检测漏洞,进而实现网络入侵的精准检测。实验结果表明:研究的检测方法检测到的入侵行为数据与实际入侵行为数据相差较少,检测结果较为精准,极具推广价值。     

基于TF-IDF算法的运营商用户画像分析

随着通信技术的迅速发展,海量日志的产生给企业运营带来了安全隐患,除了能否及时检测出电信运营商企业内各类业务系统及设备的海量日志是否安全、合规之外,基于用户行为的分析对日志安全也尤为重要。为了直观掌握用户行为,本文基于TF-IDF标签权重算法对运营商海量用户业务日志数据构建用户画像。根据实际业务场景构建RFS模型,通过开发的用户画像标签体系分析研究运营商用户行为,对用户操作日志中的潜在高风险信息进行数据挖掘,并输出可视化用户行为分析画像结果。实际应用表明,通过用户画像能识别风险用户行为信息,同时也能为日志安全分析提供参考价值,帮助企业实现数据安全运营动态监测。     

基于机器学习算法的广东省假期旅游数据挖掘

本文运用了随机森林、SUV、Logistic回归、决策树、朴素贝叶斯、KNN、BP神经网络等机器学习算法对交通路况、环境情况进行分类预测,并从中对比得出分类预测的最优算法。综合考虑得到的景区客流量、交通路况以及环境情况等预测数据,提出对某一景点是否推荐假期出行的建议。     

基于机器学习算法的社交数据挖掘与用户偏好的建模

本文提出了用户时事偏好评估模型。首先利用文本挖掘技术对微博数据进行预处理,再通过九种机器学习算法训练对比得到一个最优的时事类文本分类模型。研究结果显示,线性支持分类机为最优分类算法,基于分类结果的偏好评估模型可以结合传统学生评价指标,得到一个更具创新性的用户评价体系用于高校的学生评价工作中。