检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2016年第2期36卷 307-310页

作者：孙良君范剑锋杨婉琪史颖欢中博信息技术研究院有限公司南京210012 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210046

为了从网络数据包中抽取相关特征进行手机应用推荐,使用江苏电信运营商在互联网服务提供商(ISP)机房抽取的网络深度数据包数据,从中抽取运营商所关心的热点手机用户的App访问信息,然后使用基于矩阵分解(包括奇异值分解(SVD)和非负矩阵分... 详细信息

为了从网络数据包中抽取相关特征进行手机应用推荐,使用江苏电信运营商在互联网服务提供商(ISP)机房抽取的网络深度数据包数据,从中抽取运营商所关心的热点手机用户的App访问信息,然后使用基于矩阵分解(包括奇异值分解(SVD)和非负矩阵分解(NMF))的推荐算法、奇异值分解推荐算法以及因子分解机推荐算法进行手机App推荐。实验表明,因子分解机算法取得了较好的推荐效果。这说明因子分解机在手机应用推荐的场景中可以更好地描述用户和物品之间的隐含关联。

关键词：手机App 深度数据包检测奇异值分解非负矩阵分解因子分解机

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基于高斯特征和聚类分组的Ratio计算方法

基于高斯特征和聚类分组的Ratio计算方法

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第三届CCF大数据学术会议

作者：孙良君杨尚东范剑锋杨琬琪王皓中博信息技术研究院有限公司/南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

随着城市化进程的进一步深化和3G、4G等数据通讯服务的进一步扩展，手机用户群对数据服务不断增长的需求和电信基站的服务性能之间的矛盾日益突出。如何准确地预测各个基站的话务量并且以最优的方案对基站性能进行扩展成为了电信网络优...

随着城市化进程的进一步深化和3G、4G等数据通讯服务的进一步扩展，手机用户群对数据服务不断增长的需求和电信基站的服务性能之间的矛盾日益突出。如何准确地预测各个基站的话务量并且以最优的方案对基站性能进行扩展成为了电信网络优化部门日益关注的问题。面对各个小区的基站话务指标数据量大、动态变化和特征分布复杂的特点，本文提取了差分、高斯和时间序列趋势直方图等特征，在这些特征的基础上，通过近邻分组和聚类分组两种方法计算不同时间话务量的Ratio值——同一小区不同时期话务量比值，从而预测话务量时间序列。实验采用了南京市三个月的DO话务数据，结果表明，采用高斯特征和K-means的分组聚类算法的Ratio计算方法取得了比其他方法更好的预测性能。

关键词：

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因子分解机算法在基于DPI的手机应用推荐中的应用

因子分解机算法在基于DPI的手机应用推荐中的应用

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第三届CCF大数据学术会议

作者：孙良君范剑锋杨婉琪史颖欢中博信息技术研究院有限公司/南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

随着移动互联网的发展，用户在手机应用方面的消费成为了OTT企业、手机服务运营商和通信服务运营商所共同关注的增长点，针对手机应用的推荐也日益受到人们的关注。本文使用江苏电信运营商在ISP机房抽取的网络深度数据包数据，从数据包...

随着移动互联网的发展，用户在手机应用方面的消费成为了OTT企业、手机服务运营商和通信服务运营商所共同关注的增长点，针对手机应用的推荐也日益受到人们的关注。本文使用江苏电信运营商在ISP机房抽取的网络深度数据包数据，从数据包中抽取运营商所关心的热点手机用户的App访问信息，然后使用基于奇异值分解、非负矩阵分解的算法，奇异值分解推荐算法以及因子分解机算法进行手机App推荐。实验表明，因子分解机算法取得了较好的推荐效果。

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基于GroupLasso的多源电信数据离网用户分析

基于GroupLasso的多源电信数据离网用户分析

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第六届江苏省计算机大会

作者：孙良君范剑锋杨琬琪史颖欢高阳中博信息技术研究院有限公司江苏南京 210012 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京 210046

随着行业竞争愈演愈烈，电信企业的客户流失情况越来越严重，给电信企业造成了巨大损失。通过电信企业的数据来做离网用户的预测从而进一步作出挽留客户的正确决策，成为人们日益关注的问题。面对电信后台汇总的多源数据，经分析发现其...

随着行业竞争愈演愈烈，电信企业的客户流失情况越来越严重，给电信企业造成了巨大损失。通过电信企业的数据来做离网用户的预测从而进一步作出挽留客户的正确决策，成为人们日益关注的问题。面对电信后台汇总的多源数据，经分析发现其呈现天然的组结构。为了选择对于离网类别最具判别性的特征，本文使用了一种基于Group Lasso 的组特征选择方法，在此基础上用交叉验证的方法选择适当的特征组。最终将选择出的少量组特征用于预测离网和停机的宽带用户。实验表明，在江苏某地级市电信离网用户分析数据中取得了比其他特征选择方法的精度(precision)平均高至少10％的预测性能。

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基于Group Lasso的多源电信数据离网用户分析

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南京师范大学学报（工程技术版） 2014年第4期14卷 77-83页

作者：孙良君范剑锋杨琬琪史颖欢高阳周新民中博信息技术研究院有限公司江苏南京210012 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210046 江苏省公安厅物证鉴定中心江苏南京210024

随着行业竞争愈演愈烈,电信企业的客户流失情况越来越严重,给电信企业造成了巨大损失.通过电信企业的数据来做离网用户的预测,从而进一步作出挽留客户的正确决策,成为电信企业日益关注的问题.面对电信后台汇总的多源数据,经分析发现其... 详细信息

随着行业竞争愈演愈烈,电信企业的客户流失情况越来越严重,给电信企业造成了巨大损失.通过电信企业的数据来做离网用户的预测,从而进一步作出挽留客户的正确决策,成为电信企业日益关注的问题.面对电信后台汇总的多源数据,经分析发现其呈现天然的组结构.为了选择对于离网类别最具判别性的特征,本文使用了一种基于Group Lasso的组特征选择方法,在此基础上用交叉验证法选择适当的特征组,最终将选择出的少量组特征用于预测离网和停机的宽带用户.实验表明,在江苏某地级市电信离网用户分析数据中取得了比其他特征选择方法的精度平均高至少10%的预测性能.

关键词：电信企业客户流失多源数据特征选择 Group Lasso

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