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摘要:
为了解决数据挖掘技术较难有效地在电信行业挖掘出潜在增值业务用户的问题,针对当前单分类器分类精度低这一不足,提出一个基于BP神经网络与AdaBoost结合的集成分类器模型.选用BP神经网络作为基分类器,通过AdaBoost算法进行T轮迭代,每次迭代增加错分样本的权重,最终通过投票产生强分类器.通过对中国电信某地市用户消费数据进行实例仿真,证明该模型能有效地提升分类精确度,分类精度达到76.7%,并且拥有不错的鲁棒性,为以后的研究工作提供了新的研究思路.
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文献信息
篇名 基于AdaBoost的集成分类器在电信增值业务中的应用
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 AdaBoost 数据挖掘 BP神经网络 集成分类器
年,卷(期) 2011,(3) 所属期刊栏目 应用开发研究
研究方向 页码范围 197-199,204
页数 分类号 TP311
字数 3541字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2011.03.050
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郝维来 黑龙江科技学院计算机学院 21 87 6.0 8.0
2 郑同山 黑龙江科技学院计算机学院 1 2 1.0 1.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
AdaBoost
数据挖掘
BP神经网络
集成分类器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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