基于神经网络算法的电信客户选择预测模型研究.pdf
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1、 第 卷 第 期厦门城市职业学院学报 年 月 收稿日期 作者简介 邱伟斌,男,中国移动厦门分公司市场部项目经理、中级统计师。连 壮,男,工学硕士,厦门城市职业学院(厦门开放大学)人工智能学院讲师、高级工程师。基于神经网络算法的电信客户选择预测模型研究邱伟斌,连 壮,(中国移动厦门分公司,福建 厦门;厦门城市职业学院,福建 厦门;厦门开放大学,福建 厦门)摘 要 当前,机器学习广泛应用于多个领域,大数据作为机器学习的原材料,也成为重要资源。电信行业积累了海量优质数据,立足电信企业一线工作需求,将机器学习技术与大数据统计思维、应用相结合,能够实现大数据赋能通信产业,以科技引领产业转型升级。基于某电
2、信运营商数据和 平台构建神经网络,可以实现客户行为预测模型。该预测模型在输入数据维度、实际样本量、参数量、最终预测准确率等方面出现明显提升,在实践中能够产生较大的商业价值和效益。关键词 神经网络算法;电信客户选择预测模型;深度学习;大数据中图分类号;文献标识码 文章编号 ()随着信息通信技术(,)的广泛应用,以及新型基础设施建设的推进,电信行业在国民经济中的地位逐步提高,大有成长为战略型、创新型、融合型产业的趋势,已然成为数字中国战略规划建设的主力军。随着信息技术的快速发展,人工智能领域发展日新月异,大量重复性技术工作预计将很快被人工智能替代。人工智能有望成为全新的生产要素,促进社会劳动生产力
3、大幅提高。大数据时代下,基础服务运营商、公共事业单位、政府部门等具有天然数据资源优势的企事业单位部门,应当积极投身数智技术创新应用,充分运用大数据技术挖掘信息隐含价值,赋能企业社会,把握人工智能时代的数智化转型机遇。电信企业在经营过程中产生、积累了大量用户消费和通信使用数据。如何挖掘这些宝贵数据的应用价值,通过机器学习技术赋能产业发展,创建规范的大数据产业生态,成为通信行业企业数智转型中的现实难题。作为统计工作者,应当充分发挥自身优势,融合应用信息技术与统计思维,帮助企业、政府作出更深入、更全面的需求分析与预测。本文基于神经网络算法和电信数据,构建基于神经网络算法的电信客户选择预测模型,以期为
4、大数据环境下的客户选择和产业大数据生态优化提供一些借鉴。一、深度学习在电信业中的应用概况(一)电信客户选择预测研究现状传统的对电信客户选择电信套餐的研究大多设定消费者是基于完全信息及理性作出选择行为。但现实情况与理想情况存在一定差距,消费者一般无法完全理解电信运营商的套餐费用结构及通话费、流量费、增值业务费等项目的内容,第 期邱伟斌,连 壮:基于神经网络算法的电信客户选择预测模型研究选择时也难以获得完全信息。同时,消费者还会受到运营商主动营销的影响,选择时无法做到完全理性。苗蕴慧等基于现实情况提出改进建议,建议采用基于参考依赖的 模型预测用户更改套餐的概率,并进行了仿真分析,结果显示改进 模型
5、的预测准确率高于传统 模型。当损失避免常数 时,模型预测准确率最高达到约 。但相对而言,该准确率仍较低,难以应用于现实商业环境中。梁彭勇的研究表明,变量的选择对模型的可信度与预测能力均有较大影响。万里平同时考虑消费者、运营商影响因素,利用分层模型对消费者选择不同运营商的偏好进行了研究,但没有对用户进一步的通信套餐选择进行研究。随着信息通信技术的快速发展,研究者开始借助信息通信技术开展研究。王可争和潘丹介绍了一种利用神经网络预测用户投诉的方法,采用 实现了一个利用 个输入指标预测用户投诉的人工神经网络,但数据维度、样本量都偏低。等指出,传统机器学习技术处理原始自然数据的能力较弱,构建机器学习系统
6、需要大量专业知识来设计特征提取器,将像素等原始数据转化为合适的特征向量。而深度学习减少了手工特征工程,可以充分利用计算能力增长和大数据训练,不断提升性能。当前业界正致力于深度神经网络的算法和架构创新,这将推动深度学习快速发展。而深度学习依赖数据驱动,减少人工特征设计,是一种有潜力的发展新方向。(二)深度学习的内涵深度学习是目前应用最广泛、最具突破潜力的机器学习技术,其对现实世界的模拟、表达灵活多样,具有广泛的适应性与灵活度。深度学习通过多层次的表示学习来处理高维数据,并在语音识别、计算机视觉、自然语言处理等领域取得了重大突破。当前成为社会热点的生成式语言大模型如、文心一言、盘古大模型等,背后都
7、离不开海量数据训练的人工神经网络大语言模型。近年来,深度学习发展极快,其原因主要有二:一方面是算法的进步,如注意力机制等最新科研成果的商用;另一方面是高质量数据的积累以及计算速度的暴增。只有基于大数据建立有效的模型和工具,才能充分发挥大数据的价值。在人工智能时代,深度学习和大数据成了密不可分的一对。相较于传统统计方法(如各种回归算法、聚类算法等),深度学习技术(如人工神经网络等)在以下方面具有显著优势:()特征学习能力强。深度学习可以自动学习数据的高级特征表示,而传统统计需要人工进行特征识别和提取。在大数据领域,单纯依靠人力进行特征识别尤为困难,只有借助计算机才能高效解决。()模型更加复杂。深
8、度学习模型可以建立复杂的非线性结构,拟合复杂的函数关系,而传统算法受限于人力因素,模型复杂度往往较低。()端到端学习。深度学习提供端到端学习(),也称端到端训练,是指在学习过程中不需要明确地给出不同模块或阶段的功能,中间过程不需要人为干预,从原始数据输入到任务结果输出,整个训练和预测过程都在模型里完成的。而传统统计机器学习需要人工运用一些方法来将问题分解为可控且清晰的若干小问题。同时,子问题上的最优解却并不意味着最后能得到全局问题的最优解。()计算性能更强。深度学习利用 等最新计算硬件加速训练,可以处理海量数据,充分利用大数据优势。而传统算法受限于数据规模与处理速度,往往是规模和速度不可兼得。
9、()泛化能力强。深度学习可以利用大量技术控制模型过拟合问题,同时通过层层抽象学习数据的内在高阶特征,因此具有迁移性。而传统算法无法迁移应用到类似问题上,没有泛化能力。()无需专业领域知识。深度学习具备自动学习特征,不需要人工提取领域知识特征。传统算法往往要求使用者对具体业务、对算法均有较深刻的认识,使用门槛高。神经网络源自对人类大脑结构的模拟研究。人脑包含大量神经元,这些神经元之间存在复杂的连接关系。神经网络试图通过相互连接的简单处理单元构建网络模型,来模拟生物神经系统进厦门城市职业学院学报 年行信息处理的方式,它是深度学习的核心模块。当前,人类大脑结构和运行机制还存在许多未知,但神经网络模型
10、能够抽象地反映人脑的某些核心特性。这种模型可形成大规模并行、自组织、自适应的非线性迭代学习系统,特别适用于处理多变量、不精确信息的复杂问题。具体而言,神经网络训练过程一般通过梯度下降等算法,不断优化神经单元之间的连接权重,从而拟合样本数据,最终模拟、预测人类大脑的决策过程。神经网络试图通过建立处理单元及其互联方式来模拟人脑的神经系统,探索具备学习与认知能力的人工智能系统。其关键特点是可以通过训练数据进行学习,并将结果编码在网络连接权重中。这种学习过程在一定程度上类似于人类获取知识的方式,都是在特定环境的激励下,通过不断学习样本调整“内部参数”(本质上都是调整神经网络的连接强度),以达到学习的目
11、标(神经网络收敛)。通过深度学习,使用者可以获得知识并在未来运用知识解决问题(用生成的神经网络来分类、预测等)。近年来“深度学习 应用”模式在许多行业落地应用,例如,于明鑫等基于神经网络算法实现电信客户流失预测、蔡加欣等基于局部轮廓实现人体行为识别,都是对扩宽深度学习应用场景的积极探索。神经网络的模型结构具体如图 所示,其中、等输入数据代表可能影响用户决策的各种变量,经过中间的隐藏层训练调整连接参数、权重后,最终输出层为、等。图 神经网络模型结构示意图(三)电信运营商研究情况马文斌等基于深度神经网络构造流失预测模型对电信运营商市场进行研究,认为在当前大数据快速增长情况下,依靠人工进行特征提取等
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