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基于MMOI方法的电信客户流失预测与挽留研究: 电信客户流失问题不是一个单纯的客户挽留问题,而是一个涉及运营商、客户、政府、技术等多因素交叉影响的复杂系统;在电信客户流失预测中还存在着数据来源众多、数据属性关系复杂、类别数量非对称分布等特点;在电信客户流失挽留中不仅存...; 罗彬; 关键词：客户流失客户流失预测; 文献传递

基于竞争对手反击的电信客户流失挽留研究被引量：11: 2011年; 首先分析了挽留激励、竞争反击、自然衰减和口碑传播这4种效应对客户保持率产生影响的动力学模型,并得到了客户保持率在客户挽留周期中的演进路径;接着定义了挽留激励系数、竞争反击系数、自然衰减系数和口碑影响系数来具体刻画这4种效应的作用力.然后基于客户保持率的演进路径得到了客户挽留周期计算模型,分别基于竞争对手反击效应存在性的不同情况建立了3类客户挽留价值计算模型.最后基于客户挽留价值和挽留成本建立了客户流失挽留评估模型,基于挽留重要性指标建立了客户挽留顺序选择模型.实验结果表明所提出的客户流失挽留方法是可行且有效的.; 罗彬邵培基罗尽尧刘独玉夏国恩

基于MMOI方法的电信客户流失预测与拐挽留研究: 电信客户流失问题不是一个单纯的客户挽留问题，而是一个涉及运营商、客户、政府、技术等多因素交叉影响的复杂系统;在电信客户流失预测中还存在着数据来源众多、数据属性关系复杂、类别数量非对称分布等特点;在电信客户流失挽留中不仅存...; 罗彬; 关键词：客户流失预测电信客户; 文献传递

基于蚁群算法的成本敏感线性集成多分类器的客户流失研究被引量：3: 2010年; 针对电信客户流失预测问题的复杂性,融合自组织神经网络良好的连续属性值离散化优势、粗糙集理论出色的属性约简功能和蚁群优化算法全局的随机搜索特点,在模型集成技术和成本敏感学习理论的基础上,提出了一种新的基于蚁群算法的成本敏感线性集成多分类器的电信客户流失预测模型。构建该集成模型可分为4个阶段:(1)连续属性值的离散处理:利用自组织神经网络对连续属性值进行非监督离散化处理;(2)原始属性集的约简处理:使用粗糙集理论按属性重要性原则对离散属性进行约简;(3)子分类器的建立:分别使用NaiveBayes、Logistic回归、多层感知器和决策树等4种差异性很大的分类技术在约简属性集上建立4个对应的客户流失预测子分类器;(4)子分类器的集成:基于成本敏感学习理论,构建了4种不同的线性集成模型,采用蚁群优化算法求解集成模型的最优线性组合权重系数。将该模型应用于某电信客户流失预测,其实验结果表明该集成方法是可行且有效的。; 罗彬邵培基罗尽尧刘独玉夏国恩; 关键词：客户流失自组织神经网络粗糙集理论蚁群算法分类器集成

基于多分类器动态集成的电信客户流失预测被引量：7: 2010年; 本文提出了一种新的基于多分类器动态选择与优化集成的电信客户流失预测集成模型.首先使用K均值聚类算法对训练集样本进行分区;然后分别使用Naive-Bayes算法、多层感知机算法和J48算法构建各分区客户流失预测子分类器;最后对各分区子分类器进行线性集成,并使用人工蜂群算法优化其集成权重.当测试样本由聚类算法判断出其归属区域后,再分别使用分区子分类器进行预测,最后使用优化权重进行线性集成.实验结果表明:动态集成模型优于单模型;基于人工蜂群算法优化集成模型优于其它集成模型.; 罗彬邵培基罗尽尧刘独玉夏国恩; 关键词：客户流失预测人工蜂群算法

基于预算限制和客户挽留价值最大化的电信客户流失挽留研究被引量：11: 2012年; 在分析电信行业中挽留激励效应、自然流失效应和口碑传播效应对客户保持率的动力学机理的基础上,得到客户保持率在客户挽留周期中的演进路径;接着提出了使用挽留激励系数、自然衰减系数和口碑影响系数来具体描述这3种效应的作用力。然后基于客户保持率的演进路径推导出了客户挽留周期模型和客户挽留价值模型。最后建立了2种不同类型的客户挽留模型:基于挽留激励效应建立了单个客户挽留费用模型,并推导出了单个客户挽留费用的有效范围、挽留激励的高效率区域和低效率区域;基于定义的挽留收益函数和挽留边际收益函数建立了一对一客户挽留策略模型,并推导出了在挽留预算限制条件下的客户挽留顺序选择原则。实验结果表明,所提出的电信客户挽留方法是可行且有效的。; 罗彬邵培基罗尽尧刘独玉夏国恩

基于粗糙集理论-神经网络-蜂群算法集成的客户流失研究被引量：21: 2011年; 针对电信客户流失问题的复杂性,融合粗糙集理论、神经网络和蜂群算法的优势,提出了一种新的客户流失预测模型——基于粗糙集理论、神经网络和蜂群算法线性集成多分类器的客户流失预测模型。首先利用自组织神经网络(SOM)对连续属性值进行非监督离散化处理;接着使用粗糙集方法(RS)对离散属性进行约简;然后分别使用BP神经网络、RBF神经网络、ELMAN神经网络和广义回归神经网络(GRNN)在约简属性集上建立4个子分类器;最后使用模型集成法对4个子分类器进行线性集成,并采用人工蜂群(ABC)算法优化线性组合的权重。将该模型应用于某电信客户流失,实验结果表明该集成方法是可行且有效的。; 罗彬邵培基罗尽尧刘独玉夏国恩; 关键词：客户流失粗糙集理论神经网络人工蜂群算法多分类器集成

S波段GaN内匹配功率放大器研究: 无线通信技术的不断革新,使我们在微波通信系统中对功率模块的性能指标要求越来越高,尤其体现在大功率、宽带宽、高效率等方面.而随着在禁带宽度、电子漂移速度等方面有着优异性能的GaN材料的出现,这一难题便迎刃而解.　　另外,随...; 罗彬; 关键词：功率放大器氮化镓材料 S波段参数设计

基于多分类器动态选择与成本敏感优化集成的电信客户流失预测研究被引量：10: 2012年; 针对不同样本在特征空间中具有不同的区域特性和不同分类算法之间的预测互补性,在电信客户流失预测理论基础上,融合多分类器动态集成理论和成本敏感学习理论,建立了电信客户流失多分类器集成预测的利润函数,并提出了一类新的基于多分类器动态选择与成本敏感优化集成的电信客户流失预测模型。首先使用K均值聚类法聚类训练样本成多个分区;接着使用NaiveBayes算法、多层感知机算法和J48算法在各分区样本上构建客户流失预测子分类器;最后使用改进人工鱼群算法分别对各分区的子分类器进行成本敏感优化集成。实验结果表明,所提出的基于多分类器动态选择与成本敏感优化集成模型的分类性能不仅优于由训练集全体样本所构建的3个单模型,也优于基于改进人工鱼群算法优化集成这3个单模型而得到的集成模型。; 罗彬邵培基夏国恩; 关键词：客户流失预测人工鱼群算法

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罗彬