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        《电信工程技术与标准化》 2019年03期
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        一种基于电信数据特点的新型特征挖掘方法

        吉晶  余凤丽  
        【摘要】:电信数据特征具备含有缺失率、量纲相差大、内在相关性高等特点,现有特征挖掘技术无法完全适用。由此,本文设计了一种新型特征挖掘方法,从缺失率、标准差、相关性和重要度4个维度出发,分别拟合指标量化评估函数,并加权计算综合评分来挖掘特征。最后,本文使用实际业务数据,与业内最常用的随机森林特征挖掘方法进行比较,得出本文设计的方法从更多维度综合衡量,其特征挖掘结果更加科学合理,并且节约25%时间成本,实用性强。
        【作者单位】: 中移信息技术有限公司
        【分类号】:TP311.13;F626

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        【参考文献】
        中国期刊全文数据库 前3条
        1 尹华;胡玉平;;基于随机森林的不平衡特征选择算法[J];中山大学学报(自然科学版);2014年05期
        2 李敏;卡米力·木依丁;;特征选择方法与算法的研究[J];计算机技术与发展;2013年12期
        3 姚旭;王晓丹;张玉玺;权文;;特征选择方法综述[J];控制与决策;2012年02期
        中国硕士学位论文全文数据库 前2条
        1 徐子伟;基于分步特征选择和组合分类器的电信客户流失预测模型[D];中国科学技术大学;2016年
        2 董芳芳;数据挖掘技术在电信客户细分中的应用研究[D];江西理工大学;2008年
        【共引文献】
        中国期刊全文数据库 前10条
        1 黄瑾娉;陶杰;;基于Adaboost算法的主客观句分类[J];长春大学学报;2015年12期
        2 张磊;;基于教与学优化算法的特征选择[J];软件导刊;2015年11期
        3 陈波;徐云;;宏基因组分类问题中的特征提取及其降维研究[J];计算机系统应用;2015年11期
        4 肖进;唐静;刘敦虎;谢玲;汪寿阳;;基于改进GMDH的目标客户选择模型研究[J];中国管理科学;2015年10期
        5 郭宏伟;胡斌;;基于混合特征选择的轻度认知功能障碍的诊断分类[J];信息技术与信息化;2015年10期
        6 黄盛林;王恩海;何燕玲;王伟;;基于五元组加载荷特征的在线流量分类方法[J];科研信息化技术与应用;2015年05期
        7 王辉;王晗;;基于遗传算法和近邻分类器识别率的特征选择方法[J];林业机械与木工设备;2015年09期
        8 刘俊勇;黄媛;刘友波;魏震波;陆宏治;邹时容;;基于数据挖掘的主动配电网全景信息展示系统[J];供用电;2015年09期
        9 林俊;许露;刘龙;;基于SVM-RFE-BPSO算法的特征选择方法[J];小型微型计算机系统;2015年08期
        10 毛文涛;徐文涛;薛天宇;何玲;;一种基于特征子集区分度优化的分组特征选择算法[J];小型微型计算机系统;2015年08期
        中国硕士学位论文全文数据库 前3条
        1 李睿琪;针对匿名电信客户数据的流失预测模型[D];中国科学技术大学;2017年
        2 曹璨;基于特征抽取和分步回归算法的资金流入流出预测模型[D];中国科学技术大学;2017年
        3 王致国;吉林铁通宽带综合认证计费营业系统升级改造研究[D];吉林大学;2013年
        【二级参考文献】
        中国期刊全文数据库 前10条
        1 蒋盛益;王连喜;;不平衡数据的无监督特征选择方法[J];小型微型计算机系统;2013年01期
        2 周城;葛斌;唐九阳;肖卫东;;基于相关性和冗余度的联合特征选择方法[J];计算机科学;2012年04期
        3 张玉芳;王勇;熊忠阳;刘明;;不平衡数据集上的文本分类特征选择新方法[J];计算机应用研究;2011年12期
        4 李毓;张春霞;;基于out-of-bag样本的随机森林算法的超参数估计[J];系统工程学报;2011年04期
        5 李霞;王连喜;蒋盛益;;面向不平衡问题的集成特征选择[J];山东大学学报(工学版);2011年03期
        6 叶吉祥;龚希龄;;一种快速的Wrapper式特征子集选择新方法[J];长沙理工大学学报(自然科学版);2010年04期
        7 戴平;李宁;;一种基于SVM的快速特征选择方法[J];山东大学学报(工学版);2010年05期
        8 尤鸣宇;陈燕;李国正;;不均衡问题中的特征选择新算法:Im-IG[J];山东大学学报(工学版);2010年05期
        9 渠小洁;;一种基于条件熵的特征选择算法[J];太原科技大学学报;2010年05期
        10 孟洋;赵方;;基于信息熵理论的动态规划特征选取算法[J];计算机工程与设计;2010年17期
        中国硕士学位论文全文数据库 前1条
        1 黄海;数据挖掘在电信客户流失预测中的应用[D];北京邮电大学;2006年
        【相似文献】
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        1 吉晶;余凤丽;;一种基于电信数据特点的新型特征挖掘方法[J];电信工程技术与标准化;2019年03期
        2 刘迎春;陈梅玲;;流式大数据下随机森林方法及应用[J];西北工业大学学报;2015年06期
        3 罗超;;面向高维数据的随机森林算法优化探讨[J];商;2016年04期
        4 魏伟;康准;;基于随机森林和规则匹配的垃圾评论识别[J];软件;2017年12期
        5 陈喆;贾春福;宗楠;郑万通;;随机森林在程序分支混淆中的应用[J];电子学报;2018年10期
        6 蔡佳成;沈学强;;随机森林算法应用于锅炉燃料量预测的参数设定[J];数字技术与应用;2016年02期
        7 郭天楚;吴晓雨;杨磊;黄向生;;基于改进的随机森林的人体部件识别[J];中国传媒大学学报(自然科学版);2014年05期
        8 戴逸辉;殷旭东;;基于随机森林的恶意代码检测[J];网络空间安全;2018年02期
        9 张子誉;;基于机器学习随机森林模型的成绩预测分析[J];科技经济导刊;2018年29期
        10 王丽婷;丁晓青;方驰;;基于随机森林的人脸关键点精确定位方法[J];清华大学学报(自然科学版)网络.预览;2009年04期
        中国硕士学位论文全文数据库 前10条
        1 庄光光;基于随机森林算法的医学文献检索研究[D];南京财经大学;2018年
        2 何林;基于结核病的基因芯片数据挖掘及生物信息学分析[D];西南大学;2018年
        3 耿晗;基于随机森林的苹果内部品质多标签分类方法研究[D];西北农林科技大学;2018年
        4 高培;基于多图谱配准与随机森林的micro-CT图像肾脏分割方法研究[D];西北大学;2018年
        5 吴裕浩;基于随机森林的椎骨CT图像检测算法研究[D];哈尔滨理工大学;2018年
        6 吕郅强;自动驾驶背景下的行人检测技术研究[D];哈尔滨理工大学;2018年
        7 郭松陶;基于深度学习的皮肤病辅助诊断系统[D];中国科学技术大学;2018年
        8 庹明暕;基于局部特征融合的分层随机森林表情识别算法[D];华中师范大学;2018年
        9 朱晓蕾;基于压缩感知和随机森林的模式识别方法研究[D];哈尔滨工程大学;2018年
        10 周杰;Spark平台下的基于随机森林算法的用户贷款风险预测研究[D];东北师范大学;2018年
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