基于记忆聚类方法的电信客户流失挖掘及策略开发

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1、分类号密级注1UDC学位论文基于记忆聚类方法的电信客户流失挖掘及策略开发苏小龙（作者姓名）指导教师石勇教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士学科专业管理科学与工程提交论文日期2014.04论文答辩日期2014.05学位授予单位和日期电子科技大学2014年06月答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。MININGTELECOMMUNICATIONCHURNBEHAVIORSANDDEVELOPINGRETENTIONSTRATEGIESBASEDONMEMORIZEDCLUSTERINGAMasterTh

2、esisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:ManagementScienceandEngineeringAuthor:XiaolongSuAdvisor:YongShiSchool:SchoolofEconomicsandManagement独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育

3、机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名：日期：年月日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名：导师签名：日期：年月摘要摘要随着市场竞争的日益激烈，客户流失已经成为电信行业客户关系管理和客

4、户维系的关键问题，因此，流失预测对于挽留客户、降低损失是极具价值且非常必要的。数据挖掘中的各种分类算法是客户流失预测中最常使用的分类技术，而分类方法即为数据挖掘中的监督性学习方法，因此，正如以往的大多数研究，多种监督学习技术被用来研究客户流失问题。然而，有关流失预测中非监督学习技术使用的研究却非常有限。聚类是非监督学习技术中最常见的一种，通过聚类，具有相似行为特征的客户被聚集在一起，因此，我们就可以对特定客户群体的特征进行刻画及衍生构造。基于以上论述，本文研究通过采用数据挖掘技术和知识发现过程旨在定义出流失/非流失客户。为此，本文提出了一种包括预

5、处理、聚类和分类阶段的混合方法，并在每个阶段运用了合适的工具。具体而言，在聚类阶段结合了SOM和K-Means算法，并在分类阶段分别检验了决策树（DT）、神经网络（NN）和支持向量机（SVM）三种单一分类器以及装袋（Bagging）、提升（Boosting）、堆栈（Stacking）和多数表决（Vote）四种集成方法。除了使用聚类来细分客户，也有可能通过定义新的特征变量来保存聚类阶段的结果并将它带入到分类阶段中，对此，本文将其定义为记忆聚类方法。记忆聚类方法的采用将有助于得到更好的分类结果。本文采用了一个真实的电信数据集来验证本文所提出方法的有效

6、性。这些技术的高效协同使用显著地提高了预测精度。所有的单一和集成分类器都基于多种性能指标进行评价并进行统计检验比较，实验结果表明，单一分类器中的支持向量机（SVM）以及集成方法中的Baggingtrees在所有评价指标上表现出了最佳的性能。最后，出于现存研究对分类结果的可实施性关注很少，文章基于模型结果开发并讨论了一套简单的流失管理营销策略，以提高其在现实世界中的实用性。研究结果表明，基于记忆聚类方法的流失模型具有较高的精度，而所得到的结果在理论上和实践上都是有意义的。关键词：数据挖掘，聚类分析，分类分析，客户流失预测IABSTRACTABSTR

7、ACTWiththeincreasinglyfiercemarketcompetition,CustomerchurnhasemergedasacriticalissueforCustomerRelationshipManagementandcustomerretentioninthetelecommunicationsindustry.Thuschurnpredictionisnecessaryandvaluabletoretainthecustomersandreducethelosses.Varioussupervisedlearningt

8、echniqueshavebeenusedtostudycustomerchurn.However,researchontheuseof