融合深度学习与集成学习的用户离网预测

作     者：梁晓 洪榛 LIANG Xiao;HONG Zhen

作者机构：中国电信股份有限公司浙江分公司企业信息化事业部杭州310001 浙江工业大学信息工程学院杭州310023 

出 版 物：《计算机系统应用》 (Computer Systems & Applications)

年 卷 期：2021年第30卷第6期

页      面：28-36页

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 081001[工学-通信与信息系统] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：浙江省自然科学基金(LY20F020030) 

主　　题：用户离网预测 深度学习 集成学习 融合模型 

摘      要：随着国内通信市场逐渐饱和,电信运营商之间的竞争日趋激烈.用户流失预测已成为电信运营商最关注的问题之一.本文提出一种基于多模型融合的方法创建用户离网预测模型.首先,将原始训练数据经过有放回采样和正负样本平衡得到多份不同的训练数据;然后,利用多份不同的训练数据使用集成学习与深度学习算法训练得到多个基础模型;最终,将多个基础模型进行融合形成高层模型.实验结果表明,融合模型在各类用户测试集上的表现均优于基础模型,具有实际生产应用价值.