【摘 要】
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随着电信市场用户增速的逐渐放缓,电信市场竞争趋于白热化,新用户的获取费用大幅度增长。与此同时,各个运营商在市场营销、通信技术等方面存在的差异较小,难以找到能够在激烈的行业竞争中脱颖而出的优势,再加上运营商之间的运营手段日益趋同,电信用户更换运营商的情况日益普遍。因此利用大数据方法,提前定位与挽留潜在离网用户,成为运营商维持用户数量,保证营业收入的一个重要途径。在深度学习算法方面,针对单域运营商数据
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随着电信市场用户增速的逐渐放缓,电信市场竞争趋于白热化,新用户的获取费用大幅度增长。与此同时,各个运营商在市场营销、通信技术等方面存在的差异较小,难以找到能够在激烈的行业竞争中脱颖而出的优势,再加上运营商之间的运营手段日益趋同,电信用户更换运营商的情况日益普遍。因此利用大数据方法,提前定位与挽留潜在离网用户,成为运营商维持用户数量,保证营业收入的一个重要途径。在深度学习算法方面,针对单域运营商数据集,现有的研究方法在电信用户离网预测领域还有着较大的研究改进空间。本文针对运营商需求,基于Spark平台设计并实现了一套基于运营商大数据的用户离网分析及预测系统。在运营商CDR(Call Detail Record,用户通话详单)数据的基础上,本文实现了离网用户预测和离网用户分析等功能,提出单域大数据情境下的离网用户预测的解决方案。本文在提取多维度用户特征的基础上,基于深度学习模型,分别利用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和循环神经网络(Recursive Neural Networks,RNN)学习特征间的依赖关系及时序关系,并利用注意力机制将用户位置相关特征引入深度学习模型框架,提出了两种用户离网预测算法。最后,本文利用运营商真实CDR数据进行了实验评估,验证了基于注意力机制的这两种预测模型的性能均优于传统的机器学习算法。
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