基于并行C4.5的铁路零散白货客户流失预测研究

• 作者: 刘帆洨 张斌 彭其渊
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 铁路运输 零散白货 客户流失 C4.5决策树 并行 Hadoop
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 829-832,837
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.09.0912

摘要

为了提高铁路零散白货客户流失预测的准确性和高效性,根据铁路零散白货客户的流失特征,提出了基于CDL模型的客户流失识别方法;在此基础上,针对数据量大的问题,提出了基于Hadoop并行框架的C4.5决策树客户流失预测模型.通过仿真实验证明,该模型具有较好的准确性和预测能力,并且随着样本数量的增加,Hadoop并行框架的效率得到了明显的提升,且不影响客户流失预测模型的准确性和预测能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭其渊	西南交通大学交通运输与物流学院	258	3785	32.0	47.0
2	张斌	西南交通大学交通运输与物流学院	20	127	6.0	11.0
3	刘帆洨	西南交通大学交通运输与物流学院	8	32	3.0	5.0