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基于A-D模型的K-means算法在通话异常客户挖掘中的应用
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文件大小: 609kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-19
详细说明：为能够利用海量的语音通信记录，高质量地对各种语音通信行为异常的客户（电信诈骗客户、广告客户等）进行聚类分析，设计构建了语音通信异常客户的行为特征模型，并基于该模型提出了一种语音通信行为异常客户的聚类分析算法。首先，通过分析客户的通话记录得出客户通话次数、接通率等通话行为特征，然后将AHP模型与DEMATEL方法融合，构建语音通信行为异常客户的行为特征模型（AHP-DEMATEL模型）；其次，基于该模型提出了一种改进的K-means算法，实现根据语音通信记录对异常客户进行聚类分析。最后，使用真实数据进行了验证分析。结果表明，相较于其他类似算法，本文算法在多类型异常客户综合聚类分析和单类型异常客户聚类分析时，其性能都得到了较大幅度的提高。
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