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数据挖掘在电信商业客户行为分析中的应用研究

张军  
【摘要】: 通讯行业到目前为止使用的各种系统从大体上讲主要是以业务处理系统为主,它主要用于增强业务水平、提高工作效率、规范业务流程。业务快速发展的同时,企业内部信息化水平建设取得了比较大的进步,使中国电信的相关工作效率得到了很大的提高、使得服务质量和管理水平的重要作用得到了充分的发挥。系统经过多年的运行,积累了大量丰富的数据,假若对这些个数据进行综合分析就可以全面知道中国电信的各方面的营业活动情况,为客户行为分析提供可靠的科学依据。 本文首先通过介绍数据挖掘技术在各行业中的相关应用,总结出数据挖掘技术的研究现状、趋势和所存在的问题。接着介绍了数据挖掘技术中使用频繁的挖掘算法——关联规则算法,分析了关联规则算法中的非常经典的算法Apriori算法和FP_Growth算法,提出了这些算法在大型数据库中应用的缺陷。此后,根据所提出的问题,提出了一种新的基于FP_Growth算法的改进型算法,并分析了该算法和经典FP_Growth算法的各自的性能特点,并最后将新研究的算法应用到电信商业客户行为分析系统中。 本文的主要特色和创新之处在于: (1)将数据挖掘技术应用到电信商业客户行为的数据分析中,在电信行业还不成熟,故其具有理论和技术上的先进性。 (2)针对电信企业的应用环境和需求,对Fp-gorwth算法进行了优化与实现,对其性能进行了测试分析并应用于实际系统中。


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