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基于集成学习算法的5G用户流失预警方法研究.pdf
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1、路明,等:基于集成学习算法的5 G用户流失预警方法研究数字经济基于集成学习算法的5 G用户流失预警方法研究路明,丁丽(中国移动通信集团有限公司安徽分公司,安徽合肥2 3 0 0 3 1)摘要:随着5 G技术的发展,5 G用户的流失预警已成为移动运营商的重要任务。然而,传统的用户流失预警方法在5 G营销领域存在准确性和可靠性不高的问题。为了解决5 G用户流失预测问题,文章将集成九大机器学习算法,结合5 G降档以及离网用户的标签数据和消费行为,构建一个基于集成学习算法的用户流失预警模型。研究结果表明,基于集成学习算法的5 G用户流失预警方法具有较高的准确率、实时性和可靠性,可以有效地提高5 G用户
2、流失预警的效率。关键词:集成学习算法;5 G营销;用户流失预警中图分类号:F832.4DOl:10.13939/ki.zgsc.2024.04.0495G技术的发展为用户提供了更快的网络速度、更多的应用服务、更高的网络安全性,以及更低的网络延迟,然而,由于用户的使用习惯和消费需求的变化,5 G用户的流失率也不断增加,这对移动运营商的业务发展构成了巨大的挑战。因此,如何通过海量用户数据准确地预判5 G用户的流失趋势并针对性地挽留,已经成为当前5 G市场营销领域研究的热点。文章旨在探索基于集成学习算法的5 G用户流失预警方法,首先,收集了5 G用户的使用习惯和消费水平数据,并对数据进行预处理,以便
3、进行后续的分析。其次,文章提出了一种基于集成学习算法的5 G用户流失预警方法。集成学习算法是一种有效的机器学习方法,可以将多个机器学习模型结合起来,提高模型的准确性。基于安徽移动公司2 0 2 2 年的用户数据,文章构建了一个基于用户标签的预警模型,并采用集成学习的方法,将随机森林、神经网络、Xgboost以及Catboost等九大机器学习算法结合起来,最后对集成学习算法进行评估,验证了模型的有效性和可靠性。1研究现状随着5 G技术的发展,通信行业面临着市场竞争激烈、产品同质化严重、客户流失等诸多问题,5 G用户流失问题已经成为当前研究的热点。目前,已有一些关于移动通信客户流失的研究,对客户流
4、失预测方法进行了前期研究,以单一机器学习模型和数据挖掘为主。例如,徐草等通过语气算子的运用、信息转换公式等,把模糊语言变成精确概率,并将其应用于客户流失的预警与分析;邓小龙等引入人工智能遗传演化思想,对基于心理学扩散模型的SPA预测流文献标识码:A文章编号:10 0 5-6 4 3 2(2 0 2 4)0 4-0 19 5-0 4失算法进行改进,提出一种遗传演化预测算法,增强了预测模型泛化能力 2 ;林涛综合运用了统计方法和机器学习方法,利用正则化逻辑回归算法,对客户流失预测的准确率基本达到8 9%以上 3 ;李兵等利用决策树和K-Means+聚类,对传统的随机森林算法进行了改进,获得了高精度
5、、低相似预测算法 4 ;王小超等以电信运营商为对象,分别使用支持向量机、随机森林、KNN、BP神经网络4 种算法进行研究,对比各种模型的准确率与召回率,发现采用BP神经网络算法构建的数据模型预测效果良好 5 ;乔健等将客户生命周期价值指标引人随机森林CART分类树算法特征选择过程,有效地提高了客户流失预测模型准确率 0 。近年来,很多学者运用集成学习模型进行用户流失预测,例如,余路将Logistic 回归、BP神经网络与决策树三种模型相结合,与单一模型预测结果相比,组合模型的预测效果更好 7 ;Jayaswal等人以电信用户的数据为研究对象,分别构造决策树模型、随机森林与GBDT的集成模型,证
6、明随机森林与GBDT明显好于单个决策树;武小军等人提出了支持向量机、CW-SVM、BP神经网络和改进的SMOTE+AdaBoost用于用户流失预测,改进后的方法能够有效地确定类别中高价值的客户群体,并提高流失客户及非流失预测准确性8;汪明达等人提出了两个混合模型来预测电信用户的损失,分别为神经网络与机器学习集成模型、朴素随机过采样与投票结合的集成模型,研究表明,朴素随机过采样投票集成模型准确率较高;Ahmed等人对逻辑回归、朴素贝叶斯、多层感知机、决策树、随机森林等、GBDT分别进行检验,研究表明,随机森林模型与GBDT模型预测效果明显好于其CM1952024.2数字经济他单一模型。为进一步增
7、强该模型预测能力,采用Stacking方法实现了模型集成。从上述文献可以看出,用户流失预测领域研究已经取得了显著的进步,研究人员对用户流失的预测方法和思路存在一定差异。随着5 G通信技术和产品的迭代,现有的用户流失模型缺乏针对5 G套餐用户的预测。在5 G市场中,降档和离网是用户流失的关键预警行为,对于研究5 G用户流失预警模型是非常有必要的。因此,本研究通过降档离网用户和非降档离网用户在近几个月内的相关数据,验证最核心的机器学习算法,通过核心标签指标和集成学习模型,进行用户流失预测分析,从而准确定位营销时机,高效采用营销策略,全面提升营销效率。2研研究设计2.1数据提取本研究数据来自安徽移动
8、CBase数据库,随机抽取了7 6 2 191条用户数据,其中降档离网用户仅有4243人。为了更好地进行模型预测,需要平衡降档离网人数和非降档离网人数,分成两步提取数据。第一步:提取2 0 2 2 年10 月“是否降档离网”标记为0,同时2 0 2 2 年11月“是否降档离网”标记为1的用户5 0 0 0 0 0 人,作为正样本;第二步:提取2 0 2 2 年10月“是否降档离网”标记为0,同时2 0 2 2 年11月“是否降档离网”也标记为0 的用户5 0 0 0 0 0 人,作为负样本。由于上次提取的7 6 2 191条数据中也含有“11月降档离网用户”(3 90 5 人)和“10 月和1
9、1月均未降档离网用户”(2 5 4 0 2 2 人),将这部分用户也加入样本中,最终得到降档离网用户5 0 3 9 0 5 人(正样本),未降档离网用户7 5 4 0 2 2 人(负样本)。2.2数据清洗在数据生产、运输、存储的过程中可能会产生大量的噪声点,如缺失、重复、错误、异常等情况。数据清洗就是要将无效数据清洗干净,从而提高数据质量,增强预测结果的可信度。首先对初始标签进行缺失值判断,查看标签是否完整,发现部分标签缺失较多数据,因此选择直接删除这部分用户。除了缺失值,在收集数据时也发现有部分标签的值中含有“不详”(以“Z”表示)的部分,因此将该标签视作无效标签删除。剩余标签中,“Z”的存
10、在较少,因此这样的标签仍然具有预测能力,只需要把标签未知的这部分用户删除即可。2.3数据标准化数据标准化指的是将样本的属性缩放到某个指定的范围。在采集的数据中不同属性的数据具有不同的CM1962024.2中国市场2 0 2 4 年第4 期(总第117 5 期)量级,标准化后可以让不同维度之间的标签在数值上有一定比较性,寻优过程范围变小,更容易收敛到最优解。文章采用Zs c o r e 的方法对数据进行标准化处理。2.4特征工程特征工程是从用户基本数据、订购数据、行为数据中筛选用户信息,让其最大限度地表征用户的所有标签,并尽可能地剔除穴余数据的过程。可以从以下几个方面考虑选择特征:方差筛选:在数
11、理统计中,方差是各变量值与其均值离差平方的平均数,是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。方差越大,数据的波动就越大,方差越小,数据的波动就越小。如果一个特征不发散,也就是说样本在这个特征上基本没有差异,这个特征对于预测就没有什么用。因此需要消除方差为0 或较小的特征。在本研究中设置阈值为0.0 1,然后筛选掉方差小于阈值的特征,剩余4 6 个标签。相关性分析:首先与目标高相关的特征应该优先选择,与目标低相关的特征应该适当舍弃。其次特征之间如果存在某种相关或者高度相关的关系,会产生多重共线性的问题,使模型估计失真或难以估计,最后需要进行剔除。变量相关性剔除的方法有很多,本研究主要通过计算两两特
12、征的相关系数,采用皮尔逊相关系数计算,皮尔逊相关系数定义为两个变量之间的协方差和标准差的商。设置相关系数的阈值为0.7,若两特征的相关系数大于0.7 则代表他们高度相关,需要删除其中一个。计算所有特征两两之间的相关系数,将大于阈值的特征进行剔除,最终剩余36个标签。卡方检验:卡方检验专门针对分类问题的相关性过滤,可以对离散型特征进行筛选,是用来检验定性自变量对定性因变量的相关性,构建统计量x2进行估计。之后根据自由度来对照卡方分布的临界值表进行判断,自由度为K-1。X2 就是自变量对因变量的相关性,按照计算出的卡方统计量由高到低排列。文章对卡方检验p值大于0.0 5 的特征进行筛除,最终保留3
13、 1个标签。IV值筛选:在进行特征工程之前需要对特征进行重要性筛选,由于标签较多,所以需要用一种方法帮助衡量什么变量应该进人模型,什么变量应该舍弃,本研究使用了IV值筛选方法,IV值的含义是信息价值或信息量。对于变量来说,IV值越大就表示预测能力越强。由于连续变量与非连续变量计算方式不同,因此首先将连续变量与非连续变量分离,最终得到连续变量18 个,非连续变量13 个。然后将连续变量分箱路明,等:基于集成学习算法的5 G用户流失预警方法研究计算IV值,筛选出IV值大于0.0 3 的标签进行保留,最终保留18 个标签。对非连续变量不需要进行分箱,直接计算最终保留8 个标签,因此通过IV值计算最终
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