模糊粗糙集与SVM的彩铃客户挖掘模型

针对彩铃业务交易记录较多和客户属性的高维度及混合性的特点,建立了基于信息熵度量的模糊粗集属性约简和RBF-SVM分类的彩铃客户挖掘模型。通过10折交叉验证,对来自两个地市的营销返回样本,在选择特征数量和分类精度之间的差别与其他5个模型进行了比较分析。实验结果显示此模型获取了相对最高的平均分类精度(80.43%)和最少的平均特征属性(2.5个),有效地约简了属性并改善了分类能力。

基于模糊信息熵的彩铃客户属性约简算法

针对彩铃业务交易记录海量化和客户属性高维化、混合性的特点,提出一种应用模糊信息熵对彩铃客户属性进行约简的方法。以两个地区的营销返回样本为原始数据,结合CART分类器和10折交叉验证,比较由文中方法和经典粗糙集属性约简方法得到的特征数量和分类精度。实验结果表明,文中方法获得了相对较高的平均分类精度(81.36%)和最少的平均特征属性(4.5个),有效地约简了彩铃客户属性并改善了分类能力。