【摘 要】
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为提升5G网络分流能力，文章利用机器学习算法精准识别目标场景客户及高价值小区。一是利用XGBoost算法预测潜在5G终端客户，助力5G终端精准营销；二是利用K-M聚类算法细分客户群体特征，加速高价值客户向5G网络迁转；三是基于POI点密度及客户价值DBSCAN聚类输出高价值小区。应用结果表明：5G分流比由1.92%提升至26.26%，具有应用推广意义。
【机 构】
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为提升5G网络分流能力，文章利用机器学习算法精准识别目标场景客户及高价值小区。一是利用XGBoost算法预测潜在5G终端客户，助力5G终端精准营销；二是利用K-M聚类算法细分客户群体特征，加速高价值客户向5G网络迁转；三是基于POI点密度及客户价值DBSCAN聚类输出高价值小区。应用结果表明：5G分流比由1.92%提升至26.26%，具有应用推广意义。
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