Bên cạnh các kết quả đã đạt đƣợc, còn có những vấn đề chƣa đƣợc luận văn này giải quyết hay đề cập tới. Trong thời gian tới tôi sẽ tiếp tục nghiên cứu và hoàn thiện đề tài với các mục tiêu chính đƣợc đặt ra nhƣ sau:
chuyển mạng để áp dụng hiệu quả trong công tác.
- Nghiên cứu mô hình kết hợp khác nhằm nâng cao hiệu quả phân lớp dự báo cho bài toán dự báo khách hàng viễn thông tại VNPT Bình Định.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Bộ Thông tin và Truyền thông (2018), Sách Trắng về Công nghệ thông tin và Tr yền thông (CNTT-TT) Việt Nam 2018. Hà Nội: Nhà xuất bản Thông tin và Truyền thông, tr.31-33.
[2] Hoàng Xuân Huấn (2015), Giáo trình Học Máy, Nhà xuất bản Đại học Quốc gia Hà Nội.
[3] S. Wu et al (2008), “Operations Research and Data Mining,” in
European Journal of Operational Research. Vol. 187, pp. 2592-1448.
[4] J. Burez and D.Van den Poel (2009), “Handling Class Imbalance in Customer Churn Prediction,” in Expert System with Applications. Vol. 36, pp. 4626-4636.
[5] V. D‟Orazio et al (2014), “Separating the wheat from the chaff: applications of automated document classification using Support Vector Machines,” in Political Analysis. Vol. 22, pp. 224-242.
[6] E. Pasolli et al (2014), “SVM active learning approach for image classification using spatial information,” in IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. Vol. 52, pp. 2217–2233.
[7] Craft, Ralph C., and C. Leake. "The Pareto principle in organizational decision making." Management Decision volume 40.8(2002):729-733.
[8] Hadden, John, et al (2008) "Churn prediction using complaints data."Enformatika.
Application in Customer Churn Prediction." Systems Engineering- Theory & Practice27.7:105-110.
[10] Xia, Guo En, and W. D. Jin. "Model of Customer Churn Prediction on Support Vector Machine." Systems Engineering - Theory & Practice28.1(2008):71-77.
[11] Sato T, Huang B Q, Huang Y, et al (2010). Using PCA to Predict Customer Churn in Telecommunication Dataset[C]// Advanced Data Mining and Applications -, International Conference, Adma 2010, Chongqing, China, November 19-21, Proceedings. DBLP, 2010:326- 335..
[12] Owczarczuk, Marcin (2010), "Churn models for prepaid customers in the cellular telecommunication industry using large data marts." Expert Systems with Applications 37.6(2010):4710-4712.
[13] Hoàng Xuân Huấn (2012), “Giáo trình nhận dạng mẫu”, NXB Đại học Quốc gia Hà Nội.
[14] Huang, Bingquan, M. T. Kechadi, and B. Buckley (2012), "Customer churn prediction in telecommunications." Expert Systems with Applications 39.1:1414-1425.
[15] Tsai, Chih Fong, and Y. H. Lu (2009), "Customer churn prediction by hybrid neural networks." Expert Systems with Applications 36.10:12547-12553.
[16] Pendharkar, Parag C (2009) "Genetic algorithm based neural network approaches for predicting churn in cellular wireless network services
☆." Expert Systems with Applications 36.3:6714-6720.
[17] Wojewnik, Piotr, et al (2011). "Social-Network Influence on Telecommunication Customer Attrition." Kes International Conference on Agent and Multi-Agent Systems: Technologies and Applications Springer-Verlag, 2011:64-73.
[18] Yue, H. E., H. E. Zheng-Lin, and X. Y. Zhou (2012), "Combined Early Warning of Major Customer Lose in Wireline Telecom Based on Data Mining." Soft Science (2012).
[19] Lu, Ning, et al. "A Customer Churn Prediction Model in Telecom Industry Using Boosting." IEEE Transactions on Industrial Informatics 10.2(2014):1659-1665.
[20] Idris, Adnan, and A. Khan. "Churn Pdiction System for Telecom using Filter–Wrapper and Ensemble Classification." Computer Journal (2016):bxv123.
[21] Fa-Gui LIU, Zhi-Jie ZHANG*, Xin YANG, “Using Combined Model Approach for Churn Prediction in Telecommunication”, Advances in Engineering Research (AER), volume 131 3rd Annual International Conference on Electronics, Electrical Engineering and Information Science (EEEIS 2017)
[22] Vũ Thị Thu Huyền (2013), “Kỹ th ật SVM trong nhận diện phiế điểm”, Luận văn cao học.