基于内容分析的短信种子客户挖掘模型与算法

来源 :电信科学 | 被引量 : 32次 | 上传用户:liuya
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
为从海量的短信记录中挖掘短信种子客户,控制种子短信的传播路径,提高其传播效率,提出了一种基于内容分析的短信种子客户挖掘模型与算法。首先通过分析客户转发短信的兴趣性、随机性、单向性特征,构建客户转发短信的树型模型;其次,通过定义和应用综合评价函数生成优化的种子客户挖掘模型,并基于亲密群概念实现短信种子客户的挖掘;最后,使用电信运营商的实际数据进行实证分析,验证了上述模型与算法的有效性。
其他文献
随着互联网技术的发展与普及,能源互联网的建设实施,如何利用数据挖掘技术提高信息安全预警分析成为人们关注的焦点。BIRCH算法是一种多阶段聚类算法,适合处理大规模数据集,但是它对于非球状簇的聚类效果不佳。DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法,可以有效地提取任意形状的簇,但是它的时空复杂度比BIRCH高。两种方法需要用户提供某些阈值参数,这增加了算法在实际应用中的难度。考虑到两种聚类算法的优点与缺
从资源共享的起源、内涵及作用人手,阐述了图书馆面临的困境和资源共享的现状.在分析影响实现资源共享的因素的基础上,对实现资源共享的途径作了探讨.