[发明专利]一种基于指数回归和极大似然估计的用户位置偏好提取算法在审
| 申请号： | 201610568194.4 | 申请日： | 2016-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN106204152A | 公开（公告）日： | 2016-12-07 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 南京坦道信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;H04L29/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市麒*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及电信业务支撑领域，提供了一种基于指数回归和极大似然估计计算用户行为偏好的算法。其中该算法包括：对用户位置数据的分布分析及异常数据剔除；通过负二项回归，拟合用户活跃次数与用户质态属性之间的线性关系，通过极大似然估计求出待估计参数，查看参数估计是否通过检验，得到回归方程。求消费、流量、通话时长的四分之三分位点，通过回归方程确定基站活跃次数的临界点，使得筛选用户保证活跃次数的同时拥有较高的质态。本发明解决了传统的偏好提取算法不精确、易受干扰的问题，能够全方面的考虑用户的偏好行为，在对用户进行营销推荐时，可提高营销成功率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 指数 回归 极大 估计 用户 位置 偏好 提取 算法 | ||
【主权项】：
一种基于指数回归和极大似然估计的用户位置偏好提取算法，其特征在于，包括以下步骤：根据用户基站信息，收集用户在机场、车站等重点位置的活跃次数，分析活跃次数的数据分布，剔除异常数据；通过负二项回归，拟合用户活跃次数与用户质态属性之间的线性关系，通过极大似然估计求出待估计参数，查看参数估计是否通过检验，得到回归方程；求消费、流量、通话时长的四分之三分位点，通过回归方程确定基站活跃次数的临界点。
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