基于遺傳算法的模糊聚類在用戶行為分析中的應(yīng)用研究.pdf

1、電信用戶行為分析，是指在獲得海量電信用戶行為數(shù)據(jù)的情況下，利用數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)技術(shù)對電信用戶行為進行有針對性的科學(xué)分析，從而發(fā)現(xiàn)用戶消費的一些規(guī)律，并將這些規(guī)律與電信企業(yè)的科學(xué)化決策、針對化營銷和交叉銷售方案的設(shè)計相結(jié)合。以提高客戶黏性需求，更好地服務(wù)客戶。模糊C-均值（FCM）聚類分析作為數(shù)據(jù)挖掘中的一項重要數(shù)據(jù)處理技術(shù)，目前被廣泛的研究并應(yīng)用到各大領(lǐng)域中。FCM算法的特點是易于理解，描述簡明，實用性強、收斂速度快及自動分類等優(yōu)點。但由

2、于 FCM聚類算法在分析數(shù)據(jù)時容易陷入局部最小值，為了解決FCM算法這一問題，將遺傳算法應(yīng)用到FCM聚類算法中，因為遺傳算法具有全局尋優(yōu)的能力，且遺傳算法易與其他算法結(jié)合。所以將遺傳算法與FCM聚類分析相結(jié)合，依托FCM強大的收斂速度和遺傳算法優(yōu)秀的全局尋優(yōu)能力，可以很好地應(yīng)用到電信用戶行為分析當中。
　　本文在深入研究FCM聚類算法和遺傳算法的基礎(chǔ)上，將傳統(tǒng)意義上的遺傳算法與FCM聚類算法進行了一定程度的優(yōu)化。在遺傳算法優(yōu)化中主

3、要對遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)、遺傳算子操作（選擇、交叉和變異）及遺傳參數(shù)的選擇進行了一定的優(yōu)化；在 FCM聚類算法優(yōu)化中主要對相關(guān)參數(shù)（模糊因子）進行了優(yōu)化。將優(yōu)化后的遺傳算法與 FCM聚類分析相結(jié)合，應(yīng)用到電信用戶行為分析當中，本文所涉及到的電信用戶行為主要是電信用戶的消費行為（通話消費行為、短信消費行為和流量消費行為），通過深入分析這些電信用戶行為，進而為合理套餐的提出提供一定參考，并為科學(xué)化決策、針對化營銷和交叉銷售方案的設(shè)計提供依據(jù)