基于学习排序的电信行业潜力用户推荐策略

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中文摘要：随着市场态势的愈发激烈以及技术层面的不断更新迭代,消费者对服务质量和个性化体验的要求越来越高,鉴于电信领域在精准营销中尚缺乏有效的智能化用户推荐方案,文章提出一种基于排序学习的电信行业潜力用户推荐策略,旨在为电信运营商推荐最有可能响应特定营销活动的目标用户.首先获取海量真实的电信用户数据,对电信用户行为进行深度分析,提取目标电信用户的重要特征,构造复合特征并提出复合特征度量函数.基于机器学习技术Ranking SVM算法,将排序问题转化为分类问题,训练特征,学习智能电信用户推荐模型,为电信运营商推荐最具潜力的目标用户群,提高精准营销效率及投资回报率.通过对比不同策略对不同规模的电信用户样本集的推荐结果,基于排序学习的电信行业潜力用户推荐策略具有更高的准确率.

作者：

刘梦迪、刘佳、王越、张清伟、高宗宝、程永明

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作者单位：

中国移动通信集团设计院有限公司山东分公司山东济南 250000

关键词：

电信领域学习排序潜在用户推荐精准营销智能化

出版年：

2024

DOI：

10.3969/j.issn.1672-9528.2024.12.014

信息技术与信息化

山东电子学会

信息技术与信息化

影响因子：0.29

ISSN：1672-9528

年,卷(期)：2024.(12)