【摘 要】
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目前主流的推荐系统,广泛采用的是基于用户或者基于商品的协同过滤方法,而运营商的实体店在面对新用户入网时,由于没有用户的任何信息,推荐方法仍以经验为主.本文分析了北京街道级全部实体店入网档位数据,发现其有明显的地域特征,据此提出了应用机器学习,基于店面位置的推荐系统.首先实现了数据的地域分层化处理,其次对电信大数据进行建模,设定特征、目标函数和损失函数,并利用机器学习算法进行求解最优值,同时推荐模型
【机 构】
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中国移动北京公司大数据支撑中心 中国移动北京公司规划技术部
【出 处】
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2017信息通信网技术业务发展研讨会
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目前主流的推荐系统,广泛采用的是基于用户或者基于商品的协同过滤方法,而运营商的实体店在面对新用户入网时,由于没有用户的任何信息,推荐方法仍以经验为主.本文分析了北京街道级全部实体店入网档位数据,发现其有明显的地域特征,据此提出了应用机器学习,基于店面位置的推荐系统.首先实现了数据的地域分层化处理,其次对电信大数据进行建模,设定特征、目标函数和损失函数,并利用机器学习算法进行求解最优值,同时推荐模型实现了自动进行参数调整.最终将生成的推荐结果推送到手机APP端为店面提供新入网用户的套餐推荐.本文基于MAE和RMSE,根据实际数据对推荐结果进行了进一步的验证.最后探讨了所面临的问题和改进建议.
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