[发明专利]一种基于决策树算法的移动通信4G套餐降档预测方法有效

专利信息
申请号: 201811039659.2 申请日: 2018-09-06
公开(公告)号: CN109451449B 公开(公告)日: 2021-10-26
发明(设计)人: 林诚 申请(专利权)人: 广州瀚信通信科技股份有限公司
主分类号: H04W4/24 分类号: H04W4/24;H04M15/00;G06K9/62
代理公司: 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 代理人: 林丽明
地址: 510000 广东省广州市天河区元岗横路37号4203*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 决策树 算法 移动 通信 套餐 预测 方法
【权利要求书】:

1.一种基于决策树算法的移动通信4G套餐降档预测方法,其特征在于,包括以下步骤:

S1:确定对办理套餐降档具有影响的变量,步骤S1所述确定对办理套餐降档具有影响的变量具体通过是否合约捆绑用户、当月ARPU、当月充值金额、近三月平均DOU这四个相关变量进行特征探索、相关性分析后,最终保留以下特征变量作为大市场用户群潜在套餐降档客户识别模型的输入变量;所述特征变量包括:品牌、是否漫游客户、当月4G流量、是否家庭网客户、是否4G终端、在网时长、年龄、当月ARPU、当月MOU、当月DOU、当月2G流量、当月3G流量、近三个月平均ARPU、近三个月平均MOU、近三个月平均2G流量、近三个月平均3G流量、近三个月平均4G流量、是否短号、是否合约捆绑、终端合约捆绑剩余月份、剩余待返回余额、月底剩余金额、当月充值金额、基本账户余额和赠送账户余额;

S2:剔除套餐资费已是最低的4G套餐客户后对连续若干个月的数据进行合并提取,并在步骤S1中获得的变量中增加一个维度:下月是否降低套餐档次,并选取正负两种样本作为训练数据,其中正样本为下月降低套餐档次的号码,负样本为正使用状态且没降低套餐档次的号码;

S3:取最新月份数据作为预测数据;

S4:建立决策树模型,其中决策树模型利用JAVA+eclipse,使用spark的机器学习算法,将正负比例不同的四份训练数据分别进行四次建模;

S5:把最新月份数据样本作为预测数据,利用已建立的决策树模型对每个号码进行预测评分,预测出每个号码下月套餐降档的概率,分值大于等于0.5时,即为下月套餐降档的高概率客户,即为潜在套餐降档目标客户。

2.根据权利要求1所述的一种基于决策树算法的移动通信4G套餐降档预测方法,其特征在于,步骤S2所述正负样本按1:1,1:2取两份训练数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于决策树算法的移动通信4G套餐降档预测方法,其特征在于,步骤S3所述取最新月份数据作为预测数据只取正使用号码。

4.根据权利要求1所述的一种基于决策树算法的移动通信4G套餐降档预测方法,其特征在于,步骤S4所述决策树模型用方差衡量有序性。

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