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文檔簡介
1、近年來,數(shù)據(jù)挖掘作為海量數(shù)據(jù)中知識提取的有效手段,已廣泛應(yīng)用于電信領(lǐng)域,如話費(fèi)欺詐分析、客戶細(xì)分、客戶流失預(yù)測、交叉銷售等。然而,現(xiàn)實中的電信數(shù)據(jù)往往質(zhì)量較差,不能滿足數(shù)據(jù)挖掘的要求,導(dǎo)致數(shù)據(jù)挖掘在電信中應(yīng)用的成功案例較少,數(shù)據(jù)質(zhì)量低下已成為制約數(shù)據(jù)挖掘在電信行業(yè)應(yīng)用的主要瓶頸之一,因此,在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘之前,有必要進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量評估,以衡量挖掘的可行性,避免時間和精力的浪費(fèi)。對于數(shù)據(jù)質(zhì)量評估,雖然前人已有較多的研究成果,但大部分集中在框架
2、理論,較少涉及特定的行業(yè)背景和具體應(yīng)用,而面向特定挖掘主題的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估,尚未有專門的文獻(xiàn)討論。本文針對電信數(shù)據(jù)挖掘的常用主題—欠費(fèi)挖掘,在深入研究缺失和離群對數(shù)據(jù)挖掘影響的基礎(chǔ)上,對面向數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估技術(shù)展開研究,具體的研究工作如下:
1.對于缺失評估,提出類分布CD((Class Distribution)的概念,以衡量各個輸入屬性和目標(biāo)屬性之間的關(guān)聯(lián)度,基于此,提出類分布差異的屬性加權(quán)算法CAWA,算法能夠區(qū)
3、分不同輸入屬性對分類結(jié)果的重要性,并由此提出基于屬性加權(quán)的缺失評估算法AMEA,以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的缺失評估。實驗結(jié)果表明,該評估算法能夠合理量化缺失對挖掘結(jié)果的影響。
2.對于離群評估,針對電信數(shù)據(jù)的特點(diǎn),尤其是欠費(fèi)數(shù)據(jù)非平衡的特性,分析了非平衡數(shù)據(jù)中的離群點(diǎn)對分類結(jié)果的影響,并結(jié)合超圖離群檢測(HOT)算法,提出離群度OD(Outlier Degree)的概念,基于此,提出非平衡離群評估算法IOEA,以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的離群評估。實驗
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