[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
| 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： | 本发明公开了一种基于决策树算法的移动通信4G套餐降档预测方法，包括以下步骤：S1确定对办理套餐降档具有影响的变量；S2进行数据进行合并提取，并选取正负两种样本作为训练数据；S3取最新月份数据作为预测数据；S4建立决策树模型；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，选出潜在套餐降档目标客户。本发明可提前预测出潜在4G套餐降档用户，支撑市场部门的精准营销，节约营销成本；同时增加4G套餐用户的粘性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 决策树 算法 移动 通信 套餐 预测 方法 | ||
【主权项】：
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；S2：剔除套餐资费以是最低的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；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。
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