基于机器学习的用户升级预判研究

作     者：高和 籍汉超 陈玲 Gao He;Ji Hanchao;Chen Ling

作者机构：中国联通研究院北京100048 亿览在线网络技术(北京)有限公司北京100101 

出 版 物：《邮电设计技术》 (Designing Techniques of Posts and Telecommunications)

年 卷 期：2021年第1期

页      码：72-76页

摘      要：基于逻辑回归、因式分解机、深度神经网络3种机器学习算法,提出了一种预判移动用户是否升级至高ARPU(Average Revenue Per User)套餐的方法。经业务域的用户数据验证,预测精准率达84%,召回率超50%,效果远优于传统的规则排序方法。研究成果可帮助运营商更主动、更有针对性地开展营销活动,提高用户向高ARPU套餐的转化率,尤其是5G商用初期可扩展应用于挖掘5G潜力用户。

主 题 词：机器学习 逻辑回归 因式分解机 神经网络 用户升级预测 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 081001[081001] 

D　O　I：10.12045/j.issn.1007-3043.2021.01.015

馆 藏 号：203102043...