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文檔簡介
1、在當(dāng)今社會,隨著計算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,我們所擁有的數(shù)據(jù)信息也以指數(shù)進(jìn)行增長。單個的CPU節(jié)點對于海量數(shù)據(jù)的處理越來越乏力,利用云計算技術(shù)使用集群來進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲與數(shù)據(jù)挖掘是大勢所趨。電信運營商是常見的海量數(shù)據(jù)擁有者,掌握著用戶信息、用戶行為等數(shù)據(jù)資源。而隨著技術(shù)日趨成熟,市場壟斷逐漸被打破,運營商間的競爭越來越激烈,客戶可以自由選擇更便宜的資費和更優(yōu)質(zhì)的服務(wù),經(jīng)常會導(dǎo)致客戶流失。在這樣的背景下,論文在云計算環(huán)境下設(shè)計并實現(xiàn)了專門針對運營商
2、的客戶流失預(yù)測系統(tǒng)。
論文根據(jù)系統(tǒng)的功能需求,設(shè)計了預(yù)測系統(tǒng)的整體框架,并給出了數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、預(yù)測模型訓(xùn)練模塊、預(yù)測模型測試模塊和預(yù)測模型應(yīng)用模塊的設(shè)計方案,然后具體實現(xiàn)了各個模塊,最后對系統(tǒng)性能進(jìn)行了測試和分析。
本文的預(yù)測系統(tǒng)主要采用了Logistic回歸、樸素貝葉斯分類、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等三種算法作為理論基礎(chǔ),重點給出了它們在 Hadoop環(huán)境下的并行化。使用三種算法,給出訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練得到模型,并用測試集進(jìn)行測
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