基于數(shù)據(jù)挖掘的電信LTE用戶上網(wǎng)數(shù)據(jù)的用戶流失算法研究.pdf

1、2008年中國電信業(yè)重組后，經(jīng)歷了3G時代以及4G時代的發(fā)展，電信市場的競爭也越來越激烈。用戶已經(jīng)是每個運營商爭相搶奪的資源，但是由于電信市場日趨飽和，運營商逐漸意識到挽留在網(wǎng)用戶比發(fā)展新用戶要節(jié)約大量成本。因此，如何減少用戶流失已經(jīng)成為重要工作之一。
　　目前，數(shù)據(jù)挖掘逐漸成為了被廣泛認可的發(fā)現(xiàn)電信用戶流失的工具。它是從電信的大量而復雜的歷史數(shù)據(jù)中，利用數(shù)據(jù)挖掘算法，發(fā)現(xiàn)用戶流失的規(guī)律，進而對將要流失的用戶進行挽留，以達到防止用

2、戶流失目的。然而，目前用戶流失主要關注于業(yè)務、費用、投訴、網(wǎng)絡故障等方面。因此本文提出以最能貼近用戶行為的用戶LTE上網(wǎng)數(shù)據(jù)為研究內容，本文所用到的數(shù)據(jù)以日為單位，不同于以往的以月為單位的行為數(shù)據(jù)，更能反映出用戶的行為變化規(guī)律。
　　本文以用戶LTE上網(wǎng)變化數(shù)據(jù)為需要分析的數(shù)據(jù)，并通過運用K-Means算法、FCM算法以及樸素貝葉斯算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法和C4.5決策樹算法分別對數(shù)據(jù)進行研究。
　　本文的主要工作包括:

3、>　　1)提取電信LTE用戶上網(wǎng)行為數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)字段包括用戶每日上網(wǎng)頻次;每日使用上行流量大小;每日使用下行流量大小;每日上網(wǎng)時長和上網(wǎng)的具體日期。
　　2)對提取的數(shù)據(jù)進行預處理。
　　3)采用Matlab工具，分別實現(xiàn)K-Means算法和FCM算法對數(shù)據(jù)的聚類并研究兩種算法之間的性能，得到更準確的流失用戶的用戶特征。
　　4)最后通過樸素貝葉斯算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法和C4.5決策樹算法三種算法分別對電信用戶LTE上網(wǎng)