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基于贝叶斯网络的客户流失分析
被引:12
作者
:
郭明
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0
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0
机构:
南京邮电大学经济与管理学院
郭明
论文数:
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机构:
郑惠莉
卢毓伟
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0
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机构:
南京邮电大学经济与管理学院
卢毓伟
机构
:
[1]
南京邮电大学经济与管理学院
来源
:
南京邮电学院学报
|
2005年
/ 05期
关键词
:
贝叶斯网络;
客户流失分析;
Metropolis-Hasting算法;
K2算法;
数据挖掘;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TN915.07 [网络管理];
学科分类号
:
0810 ;
081001 ;
摘要
:
随着电信市场竞争加剧,客户流失现象成为电信运营商关注的问题。文中基于数据挖掘手段,采用贝叶斯网络分类器,进行电信客户流失分析。在贝叶斯网络构造过程中,结合采用K2和MC-MC算法构建网络。根据贝叶斯网络的拓扑结构,筛选出客户流失相关的显著指标;由条件概率表确定客户的流失规则,进而确定高流失的客户群。考虑分类的误判损失函数,给出不同分类临界值下,贝叶斯网络模型的分类效果。与其它分类算法相比,比如决策树和人工神经网络,在客户流失率很低的情况下,该算法不需要进行“过量抽样”。
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Bayesian networks for data mining
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Heckerman, D
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DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY,
1997,
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1992,
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