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基于贝叶斯网络的电信客户流失预测分析

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电信客户流失分析常用的数据挖掘方法有自动聚类、决策树和人工神经网络,它们是采用数据本身来训练模型的,没有利用先验知识.电信客户流失是由客户心理、服务质量和对手竞争等诸多复杂的因素造成的,利用这些已有的先验知识,可以提高预测的精度.该文根据先验知识选取分析变量,采集样本数据,通过贝叶斯网络的结构学习和参数学习,建立客户流失模型并进行客户流失趋势预测,取得了比标准数据集更准确的结果,该结果和决策树方法的预测结果相比还具有较大的优势,说明贝叶斯网络是分析客户流失等不确定性问题的有效工具.
A Data Mining Method of Forecasting the Customer Churn in Telecom Company Based on Bayesian Network

叶进、程泽凯、林士敏

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桂林电子工业学院通信与信息工程系,桂林,541004

广西师范大学计算机科学系,桂林,541004

数据挖掘 机器学习 贝叶斯网络 贝叶斯方法 客户流失预测

国家重点实验室基金

99002

2005

计算机工程与应用
华北计算技术研究所

计算机工程与应用

CSCD北大核心
影响因子：0.683
ISSN：1002-8331
年,卷(期)：2005.41(14)
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