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基于时序模式匹配的k-近邻分类在流失预测中的应用

作者:赵冬梅; 刘贵全时序模式匹配流失预测

摘要:为了解决电信行业中如何预测用户流失的问题,该文提出了一种基于时序模式匹配的k-近邻分类方法。与传统的预测方法(如基于决策树的方法)相比,该方法分类时序数据时,不需要将时序数据离散化为非时序数据。该文详细描述了算法的设计以及在真实的电信数据上的应用。与C4.5方法的实验结果比较,表明了该方法有效地保留了时序的完整性,在一定程度上提高了预测准确率。

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计算机工程

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