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郑乃颂同学”Prediction of Tariff Package Model Using ROF-LGB Algorithm“被DSIT录用


2019-04-17

郑乃颂同学”Prediction of Tariff Package Model Using ROF-LGB Algorithm“被2nd International Conference on Data Science and Information Technology (DSIT) 2019录用。
引用:NaiSong Z., XiaoWei J.,Yibo A.,Xi Z. 2019. "Prediction of Tariff Package Model Using ROF-LGB Algorithm" 2nd International Conference on Data Science and Information Technology (DSIT).
简介:随着电信市场增速的放缓,存量用户争夺愈发激烈,客户流失管理已成为移动通信运营商的一项重要任务。为了留住大量老客户,各运营商也致力于推出各类适合不同类型人群的套餐包,通过构建基于用户消费行为的套餐推荐模型,提升用户满意度,对于运营商的客户流失管理具有重要意义。 本文提出一种将旋转森林和Lightgbm相结合的混合算法(ROF-Lgb),通过网格化调参的方式来寻找最优的参数组合,同时采用十折交叉验证的方式防止模型过拟合。利用运营商产生的手机信令数据对ROF-Lgb方法进行考量,将其准确率和运行效率与其他五种传统的机器学习算法进行比较,结果表明:ROF-Lgb方法在运营商套餐推荐中相比其他算法准确率更高,运行速度更快,具有较好的表现。