文献类型：期刊文章

作　　者：朱志勇[1] 徐长梅[1] 刘志兵[1] 胡晨刚[2]

机构地区：[1]长沙学院计算机科学与技术系 [2]69316部队

出　　处：《计算机工程与科学》

基　　金：湖南省科技计划项目(2011FJ3075)

年　　份：2013

卷　　号：35

期　　号：3

起止页码：155-158

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSCD、CSCD2013_2014、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：数据挖掘是通过分析大量数据并从中寻找其规律的一项热门技术,而客户流失分析系统是以数据挖掘技术为基础,建立客户流失模型的新应用。贝叶斯网络有良好的逻辑性、预测性,在解决不确定性和不完整性问题以及处理复杂问题上有很大的优势。本文采用贝叶斯网络进行流失客户分析,挖掘导致流失的客户特征,从而辅助决策者制订相应的客户挽留策略。为了比较贝叶斯网络性能,本文构建了两个改进的贝叶斯网络模型,即树增强朴素贝叶斯网络、马尔科夫毯贝叶斯网络模型,并与神经网络模型的分类性能进行比较。实验结果表明,马可夫毯贝叶斯网络模型的分类预测能力有一定程度提高。

关 键 词：贝叶斯网络 特征选择  客户流失

分 类 号：TP391]