【摘 要】
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针对电信客户流失预测问题,在数据缺失情况下,基于贝叶斯网络（Bayesian network,BN）,用最近邻算法填补缺失数据,并将两类定性约束融入贝叶斯网络参数学习过程,用以提高流失客户
【机 构】
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西安邮电大学陕西省信息通信网络及安全重点实验室
【基金项目】
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陕西省工业科技攻关项目(No.2015GY-013);陕西省工业科技攻关项目(No.2016GY-113)~~
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针对电信客户流失预测问题,在数据缺失情况下,基于贝叶斯网络（Bayesian network,BN）,用最近邻算法填补缺失数据,并将两类定性约束融入贝叶斯网络参数学习过程,用以提高流失客户预测精度。仿真及实际数据分析结果表明,所提算法较经典的期望最大化（expectation maximization,EM）算法有明显优势,在牺牲代价较小的忠诚客户预测精度的情况下,得到了更高的流失客户预测精度。
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