最大价值量Naive Bayes算法及在客户离网中的应用

• 作者: 周四望 孙源泽 林亚平 邹祎 陈治平
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 价值量 朴素贝叶斯 分类 数据挖掘 客户离网
• 年，卷（期）: 2008,（20）
• 所属期刊栏目: 计算机应用
• 页码范围: 5345-5347
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 3533字
• 语种: 中文

摘要

针对不同级别不同数量的客户离网后给电信企业带来的损失不同造成的离网预测的新问题,提出了一种基于最大价值量的Naive Bayes算法.该算法通过建立价值量的概念,调整价值敏感属性的价值系数因子,使得离网客户名单中的价值量达到最大.实验结果表明,该算法在保持一定的准确率的同时,能成功预测出更多高价值的离网客户.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林亚平	湖南大学计算机与通信学院	231	2974	26.0	42.0
2	陈治平	湖南大学计算机与通信学院	42	947	18.0	30.0
3	周四望	湖南大学计算机与通信学院	60	762	15.0	25.0
4	邹祎	湖南大学计算机与通信学院	3	6	1.0	2.0
5	孙源泽	湖南大学计算机与通信学院	1	1	1.0	1.0