基于优化XGBoost算法的电信用户流失预测

电信市场竞争激烈的现状下,用户流失对运营商非常不利。为提前精准有效地预测用户流失倾向,提出了基于贝叶斯优化极度梯度提升树(ExtremeGradientBoosting,XGBoost)的电信用户流失预测方法。首先,利用有效的数据预处理方法处理电信用户数据中的异常数据。其次,利用XGBoost算法训练用户流失概率预测模型。同时,针对XGBoost算法学习超参数众多、缺乏高效准确的超参数寻优方法的问题,利用贝叶斯优化算法、随机搜索算法、网格搜索算法3种方法进行超参数寻优。最后,对比分析3种优化方法的优化效果。实验结果表明,该方法能够有效预测用户流失倾向,且贝叶斯优化XGBoost算法的电信用户流失模型准确率均优于基于随机搜索优化和基于网格搜索优化,XGBoost算法所建立的模型,准确度比优化前提升了4.84%。

基于微信小程序的共享云电脑系统设计与实现

为解决用户在外临时办公对电脑的需求以及商家运营传统共享电脑时成本高、利润低、不安全等问题,文章提出了基于微信小程序的共享云电脑系统设计方法。此系统包括微信小程序端、后端处理系统、云电脑端和MySQL数据库端,提供云端办公与娱乐新体验。基于微信小程序的共享云电脑系统具有广阔的市场前景和显著的社会意义。该系统能有效降低商家运维共享电脑的难度和成本,从而推动云业务的发展,为用户提供便捷的服务,为商家创造更多的商机。

基于移动智能终端的高校招生工作信息平台的应用开发

为弥补传统学校招生宣传方式存在的弊端,保证高校招生信息的及时性与特色化,同时提升其信息化水平,设计开发出了基于移动智能终端的高校招生工作信息平台。该系统是基于APICloud平台开发的,实现了招生资讯、专业指南、录取信息查询功能;使用标签订阅的方式,并借助JPush API实现个性化推送服务;使用panotour实现了校园全景地图浏览的功能。

复杂环境下多模态指导的点云补全方法

在现实复杂环境中,往往使用RGB-D相机直接获取点云,会受到外界复杂场景的影响,例如:光线、透明物体、遮挡和阴影等,导致点云出现大规模缺失,甚至无法表示物体真实的三维特征。不完整的点云会对目标识别和路径规划等多个计算机视觉领域的重要研究造成影响。对此,提出了使用RGB图片语义信息等多模态下的数据来指导补全点云的方法。该方法先使用一种基于“编码器-解码器”结构的RGB图片语义分割网络,获取RGB图片的语义分割结果;然后将RGB图片、RGB图片语义分割结果和残缺的稀疏深度图作为算法输入,输出补全好的点云。在真实复杂场景中进行大量实验,实验结果表明,所提方法在补全效果和运行效率等方面均取得较好的效果。