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随机森林在电信行业客户流失预测中的应用

随机森林在电信行业客户流失预测中的应用

作者：邱一卉厦门大学

学位级别：硕士

随着通讯工具的日益普及,电信行业之间争取客户、扩大市场份额的竞争日益激烈。按照最新电信行业成本结构核算,流失一个已有客户的代价是发展一个新客户所带来利润的5倍。因此在日趋饱和的客户市场中,如何预测客户的流失成为工作的重中... 详细信息

随着通讯工具的日益普及,电信行业之间争取客户、扩大市场份额的竞争日益激烈。按照最新电信行业成本结构核算,流失一个已有客户的代价是发展一个新客户所带来利润的5倍。因此在日趋饱和的客户市场中,如何预测客户的流失成为工作的重中之重。电信行业的数据具有海量且随时间递增的特点,而随机森林(RF,RandomForest)能有效地处理大数据集,且具有容噪性较好的特点。因此,本课题将其引入福建移动某地区分公司的客户流失预测中。本文首先利用随机森林算法建立电信行业客户流失预测的初步模型。在原始数据预处理方面,我们利用RF算法定义的异常样本度量尺度来检测异常样本,并通过和其他两种主流异常样本检测方法的对比,来说明随机森林提供的异样样本检测方法的优越性。利用这个方法剔除电信行业客户数据中部分明显异常的样本,然后利用RF算法建立初步的流失预测模型,并与移动经营分析系统自身提供的模型进行对比,证明RF算法的良好性能。本文还利用RF提供的用于衡量样本间相似程度的相似性矩阵(proximitymatrix)进行特征映射,进而得到每个样本基于该矩阵的放缩坐标,并用该坐标来近似表示样本集所包含的信息。结合转导推理思想,本文提出了一种基于随机森林坐标放缩的降维转导方法。对于标准数据库的实验表明,这样的降维转导方法简单有效,并且能够较大程度地表达出样本间信息,是一种良好的维归约方法。在此基础上,通过引入基于马氏距离的超椭球K均值聚类(HCkmean-in-RF)算法,我们进一步改进客户流失预测模型的性能。大量的仿真结果表明,改进的流失预测模型具有较好的预测准确率、以及针对预测结果的部分可解释性。新模型的预测结果可以进行解释分析,能针对不同类型的可能流失客户给出相应的挽留措施,从而有望成为电信行业客户流失预测研究领域的一种强有力的备选方案。

关键词：客户流失预测随机森林转导推理

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基于随机森林和转导推理的特征提取方法

厦门大学学报（自然科学版） 2010年第3期49卷 333-338页

作者：邱一卉米红厦门大学信息科学与技术学院福建厦门361005

提出一种基于随机森林和转导推理的特征提取方法,步骤如下:1)利用带标签的训练样本建立随机森林模型;2)将无标签的测试数据导入随机森林模型中,生成全体数据(训练样本和测试数据)的相似性矩阵;3)对该相似性矩阵进行多维尺度变换得到全... 详细信息

提出一种基于随机森林和转导推理的特征提取方法,步骤如下:1)利用带标签的训练样本建立随机森林模型;2)将无标签的测试数据导入随机森林模型中,生成全体数据(训练样本和测试数据)的相似性矩阵;3)对该相似性矩阵进行多维尺度变换得到全体数据的低维数据表示,即低维特征,使得原高维数据在低维空间中具有更好的可分性.UCI数据库的实验结果表明:与主成分分析方法相比,该方法将无标签测试集的数据分布信息转移到相似性矩阵中,更好地刻画整个样本空间上的数据分布特性,从而提高分类器的性能,是一种行之有效的特征提取方法.最后还讨论了特征提取维数对模型准确率的影响,为实际应用提供参考.

关键词：特征提取随机森林转导推理

基于随机森林和单类支持向量机的电信行业客户流失预测

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厦门大学学报（自然科学版） 2013年第5期52卷 603-608页

作者：邱一卉林成德厦门理工学院管理学院福建厦门361024 厦门大学信息科学与技术学院福建厦门361005

针对电信行业客户流失问题,使用随机森林方法建立了初步的预测模型,对比电信行业原用的各种预测模型,其准确率有明显改善;针对模型特征维数众多的特点,进一步提出基于随机森林和转导推理的特征提取方法,对数据集进行降维,并引入单类支... 详细信息

针对电信行业客户流失问题,使用随机森林方法建立了初步的预测模型,对比电信行业原用的各种预测模型,其准确率有明显改善;针对模型特征维数众多的特点,进一步提出基于随机森林和转导推理的特征提取方法,对数据集进行降维,并引入单类支持向量机(support vector machine,SVM)算法得到最终的预测模型.实验表明,流失预测模型具有更高的预测准确率以及针对预测结果的部分可解释性.

关键词：客户流失预测随机森林转导推理单类支持向量机

基于分类回归树算法的专利价值评估指标体系研究

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厦门大学学报（自然科学版） 2017年第2期56卷 244-251页

作者：邱一卉张驰雨陈水宣厦门理工学院经济与管理学院厦门理工学院机械与汽车工程学院福建厦门361024

我国专利数据来源众多、指标关系复杂,针对现有专利价值评估过程依赖人为主观判断,缺乏客观、合理评估方法等问题,提出了一种基于分类回归树(classification and regression tree,CART)模型的属性选择方法,用于构建专利价值评估的指标体... 详细信息

我国专利数据来源众多、指标关系复杂,针对现有专利价值评估过程依赖人为主观判断,缺乏客观、合理评估方法等问题,提出了一种基于分类回归树(classification and regression tree,CART)模型的属性选择方法,用于构建专利价值评估的指标体系.实验结果表明相较于基于随机森林的属性选择方法,该方法不仅能有效地降低指标体系的规模,并且能提高评估建模的效率,在兼顾评估模型可解释性的基础上更好地提高专利价值评估的准确性.进一步通过枚举遍历的方法,约减指标集大小,构建出规模更小的指标体系,结合专家知识和实证研究,有效地验证了该指标体系的可解释性和现实意义.

关键词：专利价值评估指标体系属性选择决策树算法

基于代价敏感LightGBM的网购意愿预测研究

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厦门大学学报（自然科学版） 2024年第2期63卷 232-240页

作者：罗咪邱一卉林建宗厦门理工学院经济与管理学院福建厦门361005

[目的]由于购买商品的消费者数量远小于未购买商品的消费者数量,网购意愿预测研究是典型的不平衡数据分类问题.研究不平衡数据的分类问题以提升网购意愿预测的分类准确率,该问题主要存在少数类样本识别准确率远小于多数类样本的问题.[方... 详细信息

[目的]由于购买商品的消费者数量远小于未购买商品的消费者数量,网购意愿预测研究是典型的不平衡数据分类问题.研究不平衡数据的分类问题以提升网购意愿预测的分类准确率,该问题主要存在少数类样本识别准确率远小于多数类样本的问题.[方法]提出一种基于贝叶斯优化的代价敏感轻量梯度提升机(Light Gradient Boosting Machine, LightGBM)模型.首先引入误分类代价作为惩罚因子修正LightGBM的损失函数,其次通过阈值移动降低模型的分类阈值以提高针对少数类样本的预测准确率,最后利用贝叶斯优化算法优化误分类代价参数、分类阈值及其他参数.[结果]从KEEL数据库中选取5个典型的不平衡数据集进行对比实验,相较于标准LightGBM模型,改进LightGBM模型的AUC值和G-mean值均提升了10%左右;相较于遗传算法优化代价敏感LightGBM模型和粒子群优化代价敏感LightGBM模型,改进LightGBM模型的AUC值和G-mean值普遍提升了4%左右;相较于ADASYN-LightGBM模型和BorderlineSMOTE-LightGBM模型,改进LightGBM模型的AUC值和G-mean值普遍提升了3%左右.[结论]基于代价敏感学习在LightGBM损失函数中添加误分类代价作为惩罚因子,并通过阈值移动降低模型的分类阈值,同时利用贝叶斯优化算法优化代价敏感LightGBM模型中的误分类代价参数、分类阈值及其他参数,实现更高的少数类样本预测准确率,提升了网购意愿预测的分类准确率.

关键词：不平衡数据贝叶斯优化代价敏感 LightGBM 网购意愿预测

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基于改进黏菌算法的特征选择方法

厦门大学学报（自然科学版） 2024年第3期63卷 550-561页

作者：张鑫强邱一卉李若玉厦门理工学院经济与管理学院福建厦门361024

[目的]在经常处理高维数据集的大数据时代中,特征选择是至关重要的.黏菌算法(slime mould algorithm,SMA)因其简单高效而被广泛应用于特征选择领域,并得到改进.然而,现有改进大多局限于策略添加和算法混合,未根据特征选择问题的特点进... 详细信息

[目的]在经常处理高维数据集的大数据时代中,特征选择是至关重要的.黏菌算法(slime mould algorithm,SMA)因其简单高效而被广泛应用于特征选择领域,并得到改进.然而,现有改进大多局限于策略添加和算法混合,未根据特征选择问题的特点进行深入改进.为此,本文提出了一种基于改进SMA(improved SMA,ISMA)的特征选择方法.[方法]首先,针对在特征选择时适应度函数值域较小导致的SMA全局探索和局部开发能力不平衡的问题,修改决定黏菌位置更新方式的参数;其次,针对SMA倾向往原点方向收敛的问题,改进SMA的位置更新公式;最后,针对SMA容易陷入局部最优的问题,提出一种基于均衡池改进黏菌位置更新公式的方法.进一步选取Musk1数据集和Lymphography数据集对比ISMA和SMA的全局探索和局部开发能力,并选取11个UCI数据集评价ISMA的性能.[结果]与SMA相比,ISMA具有更强的全局探索能力和局部开发能力,能够很好地平衡探索与开发.与SMA、GA和BGWO1等8种算法相比,ISMA在提高模型分类性能和降低特征维度上均有一定的竞争力.从平均分类准确率的角度看,与SMA相比,ISMA在所有数据集上均优于SMA,平均分类准确率最高提升6.53个百分点.与其他对比算法相比,ISMA在9个数据集上取得最优的平均分类准确率,而在剩下的2个数据集上也取得了次优的平均分类准确率,与第一名仅分别相差0.19个百分点和0.05个百分点,同时其平均维度缩减率均优于第一名.从平均维度缩减率的角度看,ISMA在2个数据集上取得最优的维度缩减率,总体表现良好.[结论]本文提出的基于ISMA的特征选择方法具有更高的泛化性能,与其他元启发式特征选择算法相比也有一定的优势.

关键词：特征选择黏菌算法均衡池元启发式算法

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电影IP资源价值评估模型的构建及应用

厦门理工学院学报 2020年第2期28卷 12-18页

作者：曾丽霞邱一卉厦门理工学院经济与管理学院福建厦门361024

从知识产权评估理论下的品牌价值评估理论入手,通过归纳法构建电影IP资源多维度评价指标体系;采用层次分析法与模糊综合评价法,对电影IP资源进行静态价值评估,并将主观化的评价等级分数合理转换成货币价值;运用实物期权理论的计算方法,... 详细信息

从知识产权评估理论下的品牌价值评估理论入手,通过归纳法构建电影IP资源多维度评价指标体系;采用层次分析法与模糊综合评价法,对电影IP资源进行静态价值评估,并将主观化的评价等级分数合理转换成货币价值;运用实物期权理论的计算方法,对电影IP资源可能带来的预期动态价值进行测算,构建起静态价值和动态价值相结合的电影IP资源价值定量评估模型。《战狼2》IP资源价值评估的应用案例表明,该模型可实现电影IP资源价值的量化评估,为电影IP资源的交易以及电影企业投资、开发电影IP,提供直接的货币价值指导。

关键词：电影IP资源价值评估模型动态价值静态价值层次分析法模糊综合评价实物期权理论

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基于随机森林方法的异常样本检测方法

福建工程学院学报 2007年第4期5卷 392-396页

作者：邱一卉林成德厦门大学信息科学与技术学院自动化系福建厦门361005

提出一种基于随机森林方法的异常样本(outliers)检测方法。仿真实验表明,与其他2种基于距离的异常样本检测技术相比,这种方法可以更好地提高模型的准确率,且具有较强的鲁棒性,在处理大规模数据集时还能显著地减少计算时间。

关键词：异常样本检测随机森林马氏距离

四硫富瓦烯分子结基于连接位点热-电输运性能理论调控研究

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原子与分子物理学报 2025年第6期42卷 37-42页

作者：高一波邱乙峰刘丹丹张晖阜尹彬洁彭敬源张蓓新疆大学物理科学与技术学院乌鲁木齐830046

热电材料的研究对于再利用工业废热、生产清洁能源具有很大的意义.本文以锯齿状石墨烯纳米带(zGNR)做为电极,以不同连接位点的四硫富瓦烯(Tetrathiafulvalene,TTF)分子做为中心散射分子,构建了中心连接TTF分子结器件和边缘连接TTF分子... 详细信息

热电材料的研究对于再利用工业废热、生产清洁能源具有很大的意义.本文以锯齿状石墨烯纳米带(zGNR)做为电极,以不同连接位点的四硫富瓦烯(Tetrathiafulvalene,TTF)分子做为中心散射分子,构建了中心连接TTF分子结器件和边缘连接TTF分子结器件两种热电器件.采用密度泛函理论和非平衡格林函数方法研究了它们的热-电输运性质.结果表明,连接位点的不同对TTF分子器件热电性能具有显著影响.基于锯齿状石墨烯纳米带独特的边缘结构,导致边缘连接TTF分子结器件电输运性质高于中心连接分子结器件;与此同时,边缘悬挂氢键局域共振效应使得边缘连接TTF分子结热输运性能略小于中心连接TTF分子器件.边缘连接TTF分子结器件获取优异热电优值(ZT=0.457),为中心连接TTF分子结器件的3.4倍(ZT=0.135).

关键词：锯齿状石墨烯纳米带四硫富瓦烯分子连接位点热-电输运性质