一种博弈论辅助的机器学习算法检测用户流失行为

中国在2019年11月底正式实施已经试行了9年的携号转网政策。该政策会加强通信市场的流动性和竞争性,使运营商用户流失的问题更加突出。提出、验证并产品化了一种博弈论辅助的机器学习方案,以帮助运营商主动应对携号转网市场的竞争。所提方案为运营商提供了一种机器学习模型,检测用户的携转倾向,并给予差异化待遇。实验结果证明,所提方案能够指引运营商制定有针对性的携号转网策略,准确识别出有携入或者携出倾向的“异常”用户。此外,所提方案已被成功地产品化,极大地提高了运营商的营销效率,增加了用户的满意度,为中国某主要运营商减少了大约50%的用户流失。

云计算环境下的多路数据流分层模块化建模与设计

提出多路数据流计算模型和对云计算物理系统的分层模块化建模方法.云计算物理系统包含大量相连的嵌入式设备和计算节点.其开发难点在于系统复杂性所带来的设计和管理困难,以及对海量数据的处理.可行的解决办法是以多路数据流构造抽象的设计模型,利用自动化工具进行仿真、检验和优化,再通过映射生成最终系统.多路数据流扩展了传统数据流和Google的MapReduce计算框架,在简化设计的同时也使最终系统易于在云计算环境中实现.