基于支持向量机的车险购买意向识别方法

针对传统的人工方式判断车主是否有意向购买车险存在效率低、缺乏预测性等问题,提出一种基于支持向量机的车险购买意向识别方法。首先,通过标准化处理与主成分分析降维,将30维的通话数据映射至10维空间,并采用欠抽样策略解决数据样本不平衡的问题;然后,利用SVM模型区分有、无意向车主。实验结果表明,SNM模型的识别召回率和误检率分别为97.9%、4.3%。该方法可为车险公司个性化服务提供技术支持。

软件质量度量模型及开源软件应用研究

文章从“交付前”“交付后”和“持续使用”的视角,重新划分质量模型特性,以及确定度量指标和测量方法,结合软件工程中使用到的开源软件获取度量数据并进行系统性测度,构建一种面向软件全周期的质量度量模型。

基于神经网络与粒子群算法的骚扰电话识别研究

随着现代科技的发展,识别骚扰电话的方法层出不穷。不同于高度依赖用户主观性且缺乏预测性的黑白名单库识别方法,本文提出基于反向传播神经网络与粒子群算法的骚扰电话识别模型。利用粒子群算法计算初始反向传播神经网络参数,通过计算所述反向传播神经网络的识别效果置信度来识别主叫号码是骚扰电话还是非骚扰电话,实验结果表明防电话骚扰效果良好。