【摘 要】
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数据挖掘是通过分析大量数据并从中寻找其规律的一项热门技术,而客户流失分析系统是以数据挖掘技术为基础,建立客户流失模型的新应用。贝叶斯网络有良好的逻辑性、预测性,在
【机 构】
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长沙学院计算机科学与技术系,69316部队
【基金项目】
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湖南省科技计划项目(2011FJ3075)
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数据挖掘是通过分析大量数据并从中寻找其规律的一项热门技术,而客户流失分析系统是以数据挖掘技术为基础,建立客户流失模型的新应用。贝叶斯网络有良好的逻辑性、预测性,在解决不确定性和不完整性问题以及处理复杂问题上有很大的优势。本文采用贝叶斯网络进行流失客户分析,挖掘导致流失的客户特征,从而辅助决策者制订相应的客户挽留策略。为了比较贝叶斯网络性能,本文构建了两个改进的贝叶斯网络模型,即树增强朴素贝叶斯网络、马尔科夫毯贝叶斯网络模型,并与神经网络模型的分类性能进行比较。实验结果表明,马可夫毯贝叶斯网络模型的分类预测能力有一定程度提高。
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