基于多准则神经网络与分类回归树的电信行业异动客户识别系统
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2004 年5月 系统工程理论与实践 第 5期
文章编号: 100026788(2004)0520078206
基于多准则神经网络与分类回归树的电信行业异动客户识别系统
摘要: 以电信行业为应用对象,建立了一种基于多准则神经网络(
M CNN )与分类回归树(CART )的的
异动客户识别系统Λ该系统首先用多准则神经网络对客户属性进行约简,然后构造用于识别异动客户的
分类回归树Λ通过对浙江省电信系统的大客户数据的实际验证,结果表明该系统具有较好的鲁棒性和有
效性Λ
关键词: 分类回归树;人工神经网络;多准则;异动客户;数据挖掘
中图分类号: TP301 文献标识码: A
A Kind of U nusual Custom ers Recognition System Based on
M ulti2criteria N eural N etwork and CART in Telecom System
Abstract: A s the telecom system an app lication object,this paper p resen ts a kind of unusual custom ers
recognition system based on m ulti2criteria neural networks (M CNN )and classification and regression
tree (CART)in telecomm unication system.The system reduces custom ers’ attribute by m ulti2criteria
neural networks first
.Then it constructs classification and regression trees to recognize unusual cus2
tom ers
.Th rough actual validating to large custom er data in Zhejiang telecom system ,the results indi2
cate that this system is mo re robustious and mo re effective
.
Key words: CART;artificial neural netwo rks;m ulti2criteria;unusual custom ers;data m ining
收稿日期: 2003205226
资助项目:国家自然科学基金(79970037)
作者简介:姚敏 (1954):男,安徽安庆,博士,教授,博士生导师,从事智能信息处理的教学与研究工作,Em ail:m yao
@zju.edu.cn
1 引言
电信客户服务是以满足客户需求为宗旨,为客户提供主动、优先、优质、优惠的服务Λ它包括电信业务
的售前、售中、售后服务Λ实施客户关系管理,既是从传统的被动服务方式向主动服务方式的转变,又是从
传统的以生产为中心的经营观念向以用户为中心的现代经营观念的转变,也是电信经营从粗放型转向集
约型的具体举措Λ电信行业客户关系管理要求运用现代数据挖掘技术从企业的客户数据库或数据仓库中
挖掘出隐含的、事先未知的相关知识,识别欺诈客户,保持原有客户并吸引更多的潜在客户,提高行业的竞
争力和经济效益,并制止不正当的消费行为Λ
目前常用的数据挖掘技术有:人工神经网络、决策树、遗传算法、最近邻搜索技术以及规则推理
等[1- 6]Λ由于广义计算是一种新的综合型智能信息处理技术[7 ],特别是其中的广义学习技术[8],显然更适
合于执行数据挖掘任务Λ运用广义学习技术可以快速有效地从数据仓库中获取各种有用的信息与知识供
决策者参考Λ
正是在广义计算思想的指导下,我们将多准则模糊神经网络和分类回归树相结合,建立了一种新的用
于电信行业的的异动客户识别系统Λ该系统包括多准则模糊神经网络属性约简和分类回归树识别两大模
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摘要：
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