(Luận văn thạc sĩ) kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: (Luận văn thạc sĩ) kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định
(Luận văn thạc sĩ) kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định
BỌ GIÁO DỰC VÀ ĐÀO TẠOTRƯỜNG DẠI HỌC QUY NHONTRẤN THANH LIÊMKÉT HỢP K-MEANS VÀ SVM Dự BÁO KHÁCH HÀNG CHUYỂN MẠNG TẠI VNPT BÌNH ĐỊNH • • •Chuyên ngành: (Luận văn thạc sĩ) kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định : Khoa học máy tínhMã số : 8480101Người hướng dẩn: TS. Lê Xuân VinhLỜI CẢM ONTrước liên lôi xin gưi đen lời cam em chân (hành và sâu sác đen thầy TS. Lô Xuân Vinh - dã nhiệt tinh hướng dần. chi bảo trong suốt thời gian bát đầu (hực hiện cho đen khi hoàn thành luận vàn cua minh.l ôi cũng xin cảm ơn c (Luận văn thạc sĩ) kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định ác thầy cỏ khoa CNTT - Trường Đại học Quy Nhơn dà truyền dạt cho tôi nhừng kiên thức chuyên sâu ve chuyên ngành de lói có được nên lang kiên ihức giúp(Luận văn thạc sĩ) kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định
lôi hoàn thành luận văn thạc sĩ.Cuối cùng, tôi xin cám ơn den nhùng nguôi thân yêu trong gia dinh cùng toàn the bạn bè, đồng nghiệp nhùng người đà luBỌ GIÁO DỰC VÀ ĐÀO TẠOTRƯỜNG DẠI HỌC QUY NHONTRẤN THANH LIÊMKÉT HỢP K-MEANS VÀ SVM Dự BÁO KHÁCH HÀNG CHUYỂN MẠNG TẠI VNPT BÌNH ĐỊNH • • •Chuyên ngành: (Luận văn thạc sĩ) kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định xin cam đoan răng luận văn thạc sĩ Khoa học máy tinh “KẼT HỢP K-MEANS VÀ SVM Dự BÁO KHÁCH HÀNG CHUYỂN MẠNG TẠI VNPT BÌNH ĐỊNH” là công trinh nghiên cứu cua riêng tòi và củng với sự giúp đờ tận tinh của giáo viên hướng dẫn TS. Lê Xuân Vinh. Trong toàn bộ nội dung cua luận văn, nhừng điều đà được tri (Luận văn thạc sĩ) kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định nh bày hoặc là cua chinh cá nhân tỏi hoặc là được tông hợp từ nhiêu nguồn tài liệu. Tat cà các nguồn tài liệu tham kháo đều cỏ xuất xứ rò ràng và hợp(Luận văn thạc sĩ) kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định
pháp. Tòi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm và chịu mọi hình thức ký luật theo quy định cho lời cam đoan này.Bình Định, ngày .... tháng.... nỗm 2020IMỞ ĐBỌ GIÁO DỰC VÀ ĐÀO TẠOTRƯỜNG DẠI HỌC QUY NHONTRẤN THANH LIÊMKÉT HỢP K-MEANS VÀ SVM Dự BÁO KHÁCH HÀNG CHUYỂN MẠNG TẠI VNPT BÌNH ĐỊNH • • •Chuyên ngành: (Luận văn thạc sĩ) kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định ng như MobiFonc, FPT, Vicltcl, CMC... đà làm cho thị trường trư nen sôi động hon. cạnh tranh cả ve chat và lượng dịch vụ của các nhà mạng. Khách hảng cỏ nhiều sự lựa chọn, họ có quyền lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ lốt hơn, dần den khách hảng cỏ thè rời mạng nảy dể chuyên sang một mạng khác. Đây lả m (Luận văn thạc sĩ) kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định ột thách thức đối với các doanh nghiệp vicn thông. Các doanh nghiệp phai dưa ra những hoạch định chiến lược dê giừ chân khách hảng, nhàm tăng doanh th(Luận văn thạc sĩ) kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định
u [1].Song song với việc thay đôi về còng nghệ đê đáp ứng đòi hói nhu cầu thực tế cua khách hàng, các doanh nghiệp viền thòng có thê khai thác nguồn dBỌ GIÁO DỰC VÀ ĐÀO TẠOTRƯỜNG DẠI HỌC QUY NHONTRẤN THANH LIÊMKÉT HỢP K-MEANS VÀ SVM Dự BÁO KHÁCH HÀNG CHUYỂN MẠNG TẠI VNPT BÌNH ĐỊNH • • •Chuyên ngành: (Luận văn thạc sĩ) kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định ộ tuổi, hành vi. thời gian, tan suất sử dụng dịch vụ.... Từ nhùng dừ liệu này nêu biết khai thác chúng ta có thê nhận biết được những khách hàng trung thành hoặc nhùng khách hàng có nguy cơ rời mạng dế chuyên sang mạng khác. Từ dó doanh nghiệp có thẻ dưa ra những chính sách dẻ chăm sóc, giừ chân khá (Luận văn thạc sĩ) kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định ch hàng. VNPT Binh DỊ1111 là một doanh nghiệp viền thòng cung cấp dịch vụ cho khách hàng nên cùng gặp nhùng hiện trạng nói trôn.Những thách thức như v(Luận văn thạc sĩ) kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định
ậy thúc đây nhà mạng cân phai có những thay doi về còng nghệ de dáp ứng dõi hói nhu cầu thực te của khách hàng. Với VNPT, một lọi the lớn là đem vị kiBỌ GIÁO DỰC VÀ ĐÀO TẠOTRƯỜNG DẠI HỌC QUY NHONTRẤN THANH LIÊMKÉT HỢP K-MEANS VÀ SVM Dự BÁO KHÁCH HÀNG CHUYỂN MẠNG TẠI VNPT BÌNH ĐỊNH • • •Chuyên ngành: (Luận văn thạc sĩ) kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định hăm sóc khách hàng. Với dừ liệu2khách hàng hiện có tương đối lớn và đa dạng về chất lượng là cơ sờ quan trọng đê áp dụng các kỳ thuật học máy nham khai thác những thông tin quan trọng dối với chinh sách phát triển cua công ty. Trong đó có những dữ liệu quan trọng đoi với việc phân tích đánh giá khác (Luận văn thạc sĩ) kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định h hàng như độ tuổi, hành vi. sự quan tàm..., các giá trị và nhừng thứ khác. Đây là cơ sớ quan trọng đê có thê cung cấp sán phàm, dịch vụ phù hợp và mô(Luận văn thạc sĩ) kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định
hình tiếp thị đen khách hàng, cho phép doanh nghiệp hiểu được khách hàng có giá trị cao hơn.Từ những phàn tích trên, bãi toán dược dặt ra trong luận BỌ GIÁO DỰC VÀ ĐÀO TẠOTRƯỜNG DẠI HỌC QUY NHONTRẤN THANH LIÊMKÉT HỢP K-MEANS VÀ SVM Dự BÁO KHÁCH HÀNG CHUYỂN MẠNG TẠI VNPT BÌNH ĐỊNH • • •Chuyên ngành: (Luận văn thạc sĩ) kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định t được sư dụng đê giãi quyết bài toán trên là thuật toán K-means kết hợp thuật toán SVM, đày là những thuật toán kinh điên trong lĩnh vực học máy.SVM là thuật toán nôi tiếng giãi quyết bài toán phân lớp. Tuy nhiên với tinh chất dừ liệu khách hãng viễn thòng cùng như khối lượng dừ liệu khá lớn nên ch (Luận văn thạc sĩ) kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định ì sư dụng thuật toán SVM khả năng hiệu qua sè không cao. Từ giai pháp được đề xuất gợi ý cho chúng tỏi dùng thuật toán K-Means đê phân lớp khách hàng(Luận văn thạc sĩ) kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định
theo những nhóm thuộc tính đặc trưng, sau đó sè chọn lọc một so đối tượng đại diện tốt cho các nhóm và dùng SVM đê phân lớp. Ket quà thu được một mô hBỌ GIÁO DỰC VÀ ĐÀO TẠOTRƯỜNG DẠI HỌC QUY NHONTRẤN THANH LIÊMKÉT HỢP K-MEANS VÀ SVM Dự BÁO KHÁCH HÀNG CHUYỂN MẠNG TẠI VNPT BÌNH ĐỊNH • • •Chuyên ngành: (Luận văn thạc sĩ) kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định rang bị. đặc biệt là khai phá dữ liệu và học máy đê phân tích, phát hiện các hành vi của khách hàng và dự đoán khách hàng chuyên mạng cho đề tài luận vàn cùa minh.Vi vậy. chúng tôi chọn “KẾT HỢP THUẬT TOÁN K-MEANS VÀ THUẬT TOÁN SVM Dự BÁO KHÁCH HÀNG CHUYÊN MẠNG TẠI3VNPT BÌNH ĐỊNH" lâm đề tài luận vă (Luận văn thạc sĩ) kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định n thạc sĩ.2.MỤC ĐÍCH VÀ NHIỆM vụ NGHIÊN cửu2.1.Mục đích nghiên cứuNghiên cứu thuật toán K-Means và SVM; kết hợp 2 thuật toán đê xây dựng mô hình dự bá(Luận văn thạc sĩ) kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định
o khách hàng chuyên mạng tại VNPT Binh Định.2.2.Nhiệm vụ nghiên círuBỌ GIÁO DỰC VÀ ĐÀO TẠOTRƯỜNG DẠI HỌC QUY NHONTRẤN THANH LIÊMKÉT HỢP K-MEANS VÀ SVM Dự BÁO KHÁCH HÀNG CHUYỂN MẠNG TẠI VNPT BÌNH ĐỊNH • • •Chuyên ngành:BỌ GIÁO DỰC VÀ ĐÀO TẠOTRƯỜNG DẠI HỌC QUY NHONTRẤN THANH LIÊMKÉT HỢP K-MEANS VÀ SVM Dự BÁO KHÁCH HÀNG CHUYỂN MẠNG TẠI VNPT BÌNH ĐỊNH • • •Chuyên ngành:Gọi ngay
Chat zalo
Facebook