1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Xây dựng mô hình dự đoán khách hàng tiềm năng cho các gói cước trong mạng di động

50 24 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 50
Dung lượng 1,18 MB

Nội dung

Ngày đăng: 11/01/2021, 15:16

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
2. Bhat, Sajid Yousuf, Muhammad Abulaish, and Abdulrahman A.Mirza. "Spammer classification using ensemble methods over structural social network features." Proceedings of the 2014 IEEE/WIC/ACM International Joint Conferences on Web Intelligence (WI) and Intelligent Agent Technologies (IAT)-Volume 02. IEEE Computer Society, 2014 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Spammer classification using ensemble methods over structuralsocial network features
19. van Wezel, Michiel, and Rob Potharst. "Improved customer choice predictions using ensemble methods." European Journal of Operational Research 181.1 (2007): 436-452 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Improved customer choicepredictions using ensemble methods
Tác giả: van Wezel, Michiel, and Rob Potharst. "Improved customer choice predictions using ensemble methods." European Journal of Operational Research 181.1
Năm: 2007
1. Hoàng Xuân Huấn, Giáo trình nhận dạng mẫu, Nhà xuất bản Đại học Quốc gia Hà Nội, 2012, tr.145-178 Khác
2. Nguyễn Hà Nam, Nguyễn Trí Thành, Hà Quang Thụy, Giáo trình khai phá dữ liệu, Nhà xuất bản Đại học Quốc gia Hà Nội, 2012, tr.249-286Tiếng Anh Khác
1. Almana, A. M., Aksoy, M. S., & Alzahrani, R. (2014). A survey on data mining techniques in customer churn analysis for telecom industry.International Journal of Engineering Research and Applications, 45, 165- 171 Khác
3. Cortes, C., & Vapnik, V. (1995). Support-vector networks. Machine learning, 20(3), 273-297 Khác
4. Giacinto and F. Roli. Design of effective neural network ensembles for image classification purposes. Image and Vision Computing, 19(9-10):699–707, 2001 Khác
5. Giacinto, F. Roli, and G. Fumera. Design of effective multiple classifier systems by clustering of classifiers. In Proceedings of the 15th International Conference on Pattern Recognition, pages 160–163, Barcelona, Spain, 2000 Khác
6. Giacinto, F. Roli, and L. Didaci. Fusion of multiple classifiers for intrusion detection in computer networks. Pattern Recognition Letters, 24(12): 1795–1803, 2003so cu5so moi6 Khác
7. Giacinto, R. Perdisci, M. D. Rio, and F. Roli. Intrusion detection in computer networks by a modular ensemble of one-class classifiers.Information Fusion, 9(1):69–82, 2008 Khác
8. Hilas, C. S., & Mastorocostas, P. A. (2008). An application of supervised and unsupervised learning approaches to telecommunications fraud detection. Knowledge-Based Systems, 21(7), 721-726 Khác
10. Hilas, C. S., Mastorocostas, P. A., & Rekanos, I. T. (2015). Clustering of telecommunications user profiles for fraud detection and security enhancement in large corporate networks: a case study. Applied Mathematics & Information Sciences, 9(4), 1709 Khác
11. Insani, R., & Soemitro, H. L. (2016, May). Data mining for marketing in telecommunication industry. In 2016 IEEE Region 10 Symposium (TENSYMP) (pp. 179-183). IEEE Khác
12. Jansen, S. M. H. (2007). Customer segmentation and customer profiling for a mobile telecommunications company based on usage behavior. A Vodafone Case Study, 66 Khác
13. Jony, R. I., Habib, A., Mohammed, N., & Rony, R. I. (2015, December). Big data use case domains for telecom operators. In 2015 IEEE International Conference on Smart City/SocialCom/SustainCom (SmartCity) (pp. 850-855). IEEE Khác
14. Kim, S. Y., Jung, T. S., Suh, E. H., & Hwang, H. S. (2006). Customer segmentation and strategy development based on customer lifetime value:A case study. Expert systems with applications, 31(1), 101-107 Khác
15. Li, Q. (2009, April). An algorithm of quantitative association rule on fuzzy clustering with application to cross-selling in telecom industry. In 2009 International Joint Conference on Computational Sciences and Optimization (Vol. 1, pp. 759-762). IEEE Khác
16. Masoud, R., & Ahmed, T. M. (2016). Using data mining in telecommunication industry: Customer's churn prediction model. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 91(2), 322 Khác
17. Russell, S., & Lodwick, W. (1999, June). Fuzzy clustering in data mining for telco database marketing campaigns. In 18th International Khác
18. Tianyuan, Z. (2018). Telecom customer segmentation and precise package design by using data mining (Doctoral dissertation) Khác

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w