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(guó)電信業(yè)重組后，經(jīng)歷了3G時(shí)代以及4G時(shí)代的發(fā)展，電信市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)也越來(lái)越激烈。用戶已經(jīng)是每個(gè)運(yùn)營(yíng)商爭(zhēng)相搶奪的資源，但是由于電信市場(chǎng)日趨飽和，運(yùn)營(yíng)商逐漸意識(shí)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(rèn)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(fù)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(jìn)而對(duì)將要流失的用戶進(jìn)行挽留，以達(dá)到防止用

2、戶流失目的。然而，目前用戶流失主要關(guān)注于業(yè)務(wù)、費(fèi)用、投訴、網(wǎng)絡(luò)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?jī)?nèi)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(guò)運(yùn)用K-Means算法、FCM算法以及樸素貝葉斯算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和C4.5決策樹(shù)算法分別對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)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(shí)長(zhǎng)和上網(wǎng)的具體日期。
　　2)對(duì)提取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。
　　3)采用Matlab工具，分別實(shí)現(xiàn)K-Means算法和FCM算法對(duì)數(shù)據(jù)的聚類并研究?jī)煞N算法之間的性能，得到更準(zhǔn)確的流失用戶的用戶特征。
　　4)最后通過(guò)樸素貝葉斯算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和C4.5決策樹(shù)算法三種算法分別對(duì)電信用戶LTE上網(wǎng)