基于时序模式匹配的k-近邻分类在流失预测中的应用

• 作者: 刘贵全 赵冬梅
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: k-近邻分类 时序模式匹配 流失预测
• 年，卷（期）: 2006,（10）
• 所属期刊栏目: 开发研究与设计技术
• 页码范围: 274-276
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 3747字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2006.10.101

摘要

为了解决电信行业中如何预测用户流失的问题,该文提出了一种基于时序模式匹配的k-近邻分类方法.与传统的预测方法(如基于决策树的方法)相比,该方法分类时序数据时,不需要将时序数据离散化为非时序数据.该文详细描述了算法的设计以及在真实的电信数据上的应用.与C4.5方法的实验结果比较,表明了该方法有效地保留了时序的完整性,在一定程度上提高了预测准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵冬梅	中国科学技术大学计算机系	37	140	5.0	10.0
3	刘贵全	中国科学技术大学计算机系	51	728	11.0	26.0