基于改进支持向量机的客户流失分析研究

被引:39
作者
赵宇
李兵
李秀
刘文煌
任守榘
机构
[1] 清华大学国家CIMS工程技术研究中心
关键词
客户流失; 支持向量机; 客户关系管理; 预测; 模式识别;
D O I
10.13196/j.cims.2007.01.204.zhaoy.033
中图分类号
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
081202 ;
摘要
针对客户关系管理中的客户流失问题,建立了基于支持向量机的预测模型。基于实际客户流失数据样本数据量大、正负样本分布不平衡的特点,提出了一种改进支持向量机算法,并将其用于电信行业的客户流失预测。通过实际电信客户数据集测试,与传统的预测算法比较,证明这种算法适合解决大数据集和不平衡数据,具有更高的精确度。
引用
收藏
页码:202 / 207
页数:6
相关论文
共 3 条
[1]   数据挖掘在电信行业客户流失分析中的应用 [J].
杨树莲 .
计算机与现代化, 2005, (02) :109-111
[2]   消费者信用评估中支持向量机方法研究 [J].
李建平 ;
徐伟宣 ;
刘京礼 ;
石勇 ;
不详 .
系统工程 , 2004, (10) :35-39
[3]   支持向量机的新发展 [J].
许建华 ;
张学工 ;
李衍达 .
控制与决策, 2004, (05) :481-484+495