赵海舟
- 作品数：1 被引量：2H指数：1
- 供职机构：北京邮电大学计算机学院智能通信软件与多媒体北京市重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 遗传演化SPA流失预测算法及并行化被引量：2
- 2011年
- 随着电信行业竞争日益激烈,基于数据挖掘的客户流失预测对于电信运营商提升客户服务质量具有重要意义。为提升客户流失预测效率和提高预测模型的泛化能力,引入人工智能的遗传演化思想改进了基于心理学扩散模型SPA(spreading activation)的流失预测算法,提出了基于遗传演化的流失预测算法GASPA(genetic algorithm basedSPA)。GASPA在演化中能自主学习和优化模型参数,通过在真实电话呼叫数据和短消息数据上实验,发现GASPA在精确度上性能优于固定步长方法,在Lift曲线值上性能优于SPA,显著提高了SPA的Lift曲线值,增强了SPA的流失预测效果。为处理海量电信数据,实现了在云计算平台上的并行化方案M-GASPA(MapReduce-GASPA),在提高GASPA可处理数据规模的同时降低了运行时间。
- 邓小龙王柏吴斌赵海舟
- 关键词：复杂网络数据挖掘云计算
