【摘 要】
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伴随着5G、云计算时代的到来,通信运营商既面临着挑战同时也存在机遇。在电信大数据、个人征信的背景下,运营商不再是简单的提供通信、上网服务,构建全面的、有效的用户画像刻不容缓。一个合理的信用评价模型能通过分析用户数据,挖掘潜在客户,关注低信用客户,避免呆账坏账,提高企业利润。论文研究重点是针对电信数据集类不平衡问题进行信用评价模型构建。主要研究内容和成果如下:首先对原始电信数据集进行了预处理和特征选
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伴随着5G、云计算时代的到来,通信运营商既面临着挑战同时也存在机遇。在电信大数据、个人征信的背景下,运营商不再是简单的提供通信、上网服务,构建全面的、有效的用户画像刻不容缓。一个合理的信用评价模型能通过分析用户数据,挖掘潜在客户,关注低信用客户,避免呆账坏账,提高企业利润。论文研究重点是针对电信数据集类不平衡问题进行信用评价模型构建。主要研究内容和成果如下:首先对原始电信数据集进行了预处理和特征选择,研究了不同分类算法在不加处理的情况下对电信数据的分类效果。实验结果表明Light GBM模型在各个指标上有较为均衡的表现。通过准确率和G-means指标分析,可以得出当数据不平衡时,分类算法存在一定的局限性,即无法关注并识别少数类样本。其次,针对数据不平衡问题,从采样、代价敏感训练和异常检测三个方向进行实验。实验表明,对于文中的数据集,KMeans Smote过采样方法取得最优的表现,G-means得分高达81.6%。代价敏感模型的比较上,Ada Cost模型在各项指标上更加均衡,比对基准算法准确率低于2%,F1-score高6%。孤立森林异常检测算法比One Class SVM的准确率更高。此外还将其中表现好的三个算法进行Stacking堆叠,实验表明加权模型能提高原始堆叠效果,但是略输于Ada Cost子分类器。最后,参考Easy Ensemble等模型,为了解决集成采样算法中权重更新的盲目性,提出了CM-KSLGM（Cost Matrix-Kmeans Smote-Light GBMBoost）模型,模型引入代价矩阵进行样本权重更新,根据采样比例对少数类样本采用放回抽样,多数类样本不放回抽样构建训练集,用Kmeans Smote进行数据采样。对比实验说明CM-KSLGM模型能在保持有较稳定的G-means和F1情况下提高特异度和平衡准确率,且模型的抗风险得分KS有了一定的提升。
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