混合Markov与Bayes的客户欠费预测模型

吴舒霞; 陈炼; 高胜保

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为有效规避客户欠逃费和实现差异化处置,针对具有长期定时付费特征的后付费类服务,提出混合马尔科夫与贝叶斯的客户欠费预测模型,基于全客户多要素信息增益分析,给出潜在欠费客户的欠费概率,为客户欠费预警和处置提供全面、客观、精细的决策信息,并支持客户差异化处置.首先,基于其付费特点,建立k序马尔科夫模型,计算客户的初始欠费概率;然后,融合客户基本属性、行为特征和欠费信息等要素,基于条件互信息和爬山法生成目标贝叶斯网络,对初始欠费概率予以修正,形成客户最终欠费概率;最后,基于实际数据进行实证分析,验证了该模型的有效性.

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来源
《河北大学学报：自然科学版》 |2016年第5期|535-540|共6页
作者
吴舒霞; 陈炼; 高胜保;
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作者单位

南昌大学信息工程学院;

中国电信股份有限公司江西分公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
后付费客户; 欠费预测模型; 混合马尔科夫; 贝叶斯;

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