基于贝叶斯网络的客户流失分析研究.pdf

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1、万方数据CN43—1258／TP计算机工程与科学第35卷第3期2013年3月ISSN1007—130XComputerEngineering＆ScienceV01．35，No．3，Mar·2013文章编号：1007—130X(2013)03—0155—04基于贝叶斯网络的客户流失分析研究。朱志勇1，徐长梅1，刘志兵1，胡晨刚2(1．长沙学院计算机科学与技术系，湖南长沙410003；2．69316部队，新疆泽普844800)摘要：数据挖掘是通过分析大量数据并从中寻找其规律的一项热门技术，而客户流失分析系统是以数据挖掘技术为基础，建立客户流失模型的新应用。贝叶斯网络有良好的逻

2、辑性、预测性，在解决不确定性和不完整性问题以及处理复杂问题上有很大的优势。本文采用贝叶斯网络进行流失客户分析，挖掘导致流失的客户特征，从而辅助决策者制订相应的客户挽留策略。为了比较贝叶斯网络性能，本文构建了两个改进的贝叶斯网络模型，即树增强朴素贝叶斯网络、马尔科夫毯贝叶斯网络模型，并与神经网络模型的分类性能进行比较。实验结果表明，马可夫毯贝叶斯网络模型的分类预测能力有一定程度提高。关键词：贝叶斯网络；特征选择；客户流失中图分类号：TP391文献标志码：Adoi：10．3969／j．issn．1007—130X．2013．03．026Researchofcustomerch

3、urnanalysisbasedontheBayesiannetworkZHUZhi—yon91，XUChang—meil，LIUZhi—bin91，HUChen—gan92(1．DepartmentofComputerScienceandTechnology，ChangshaUniversity，Changsha410003；2．Troop69316，Zepu844800，China)Abstract：Dataminingisapopulartechnologyoffindingregularitythroughanalysisalargeamountofdata，wh

4、ilethecustomerchurnanalysissystemisanewapplicationtorealizecustomerchurnmodelbasedondataminingtechnology．Bayesiannetworkshavegoodlogic，predictability，andagreatadvan—tagetosolvetheproblemofuncertaintyandincompletenessaswellasdealingwithcomplexissues．ThispaperadoptsBayesiannetworksforcustom

5、erchurnanalysis，miningtheresultinchurncharacters，inordertOhelpdecision—makingmanagerformulatecorrespondingdetainmentstrategy．Inordertocom—paretheperformanceofBayesiannetwork，thispaperconstructedtwoimprovedBayesiannetworkmod—el，thatis，thetreeaugmentednaiveBayesiannetwork，MarkovBlanketBayes

6、iannetworkmodel，andcomparetheclassificationperformancewiththeneuralnetworkmodel．ExperimentalresultsshowthatclassificationperformanceofMarkovblanketBayesiannetworkmodelimprovedtosomeextent．Keywords：Bayesiannetwork；featureselection；customerchurn引言客户流失分析是通过提取用户各类业务数据中的相关信息，分析导致客户流失的特征表现，从而辅助

7、决策人员制定适当的营销策略，并提供决策依据。在日益激烈的商业竞争领域中，根据客户流失和不流失的特征分析、推理，建立客户流失预测模型，分析大概率流失的客户，已经成为电信口]、保险[2]、金融等公司急需解决的问题。数据挖掘技术是通过分析大量不完整的、模糊的或者随机的数据，来发现隐藏的并潜在有用的知识和规则的过程。结合数据挖掘技术和市场经验，以及客户的相关信息，用于预测和分析导致客户流收稿日期：2012—07—09；修回日期：2012—11—28基金项目：湖南省科技计划项目(201IF]3075)通讯地址：410003湖南省长沙市长