【摘 要】
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随着第五代移动通信技术（简称5G）的快速发展,5G在中国已经正式投入商用,5G终端用户正在以迅猛的速度增长.目前,电信运营商在5G领域的竞争进入了白热化阶段,推出的电信套餐种类愈发丰富多样.电信套餐种类的多样化导致传统的粗放式营销策略的弊端日益暴露,而用户对套餐的需求也愈加精细化.此外,随着数据收集和存储能力的提升,电信运营商拥有大规模的用户信息数据.在此背景下,基于重庆地区2020年某三个月的移
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随着第五代移动通信技术（简称5G）的快速发展,5G在中国已经正式投入商用,5G终端用户正在以迅猛的速度增长.目前,电信运营商在5G领域的竞争进入了白热化阶段,推出的电信套餐种类愈发丰富多样.电信套餐种类的多样化导致传统的粗放式营销策略的弊端日益暴露,而用户对套餐的需求也愈加精细化.此外,随着数据收集和存储能力的提升,电信运营商拥有大规模的用户信息数据.在此背景下,基于重庆地区2020年某三个月的移动用户信息数据,本文研究了5G潜在用户的识别问题和电信套餐的个性化推荐,具体内容为:1、研究了5G潜在用户的识别模型.首先,对经过预处理之后的数据进行基于惩罚的变量选择,得到对5G潜在用户识别有重要影响的变量;其次,对筛选出的变量与是否为5G用户进行相关性分析;最后,建立了基于逻辑回归和随机森林算法的5G潜在用户识别模型,并进行了详细的评价.经过分析,本文得到如下结论:（1）随机森林在识别效果上有优势,精确率、召回率和F1-score和AUC值都比逻辑回归高;（2）从总体来看,参数调优后的随机森林模型准确率为77.39%,具有最好的识别效果.2、研究了电信套餐的个性化推荐问题.首先,基于5G套餐的业务类型和用户的基础信息数据、行为信息数据等进行逻辑回归建模,并通过wald检验来检验各指标的显著性;其次,基于K-means聚类,提出了基于聚类优化的协同过滤推荐算法.本文的分析结果表明:基于聚类优化的协同过滤推荐算法的精确率为70.63%,比传统的协同过滤推荐算法的精确率提升了 14.92个百分点.另外,基于聚类优化的协同过滤推荐算法还大幅节省了计算时间.新的个性化推荐算法为运营商推广电信套餐提供了新方法.
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