混合馬爾科夫和貝葉斯的欠費(fèi)預(yù)測(cè)模型研究與應(yīng)用.pdf_第1頁(yè)
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1、隨著我國(guó)服務(wù)業(yè)的迅速發(fā)展,使得人們的工作、生活更為快捷、便利。然而,對(duì)于那些長(zhǎng)期使用定時(shí)付費(fèi)方式的后付費(fèi)型服務(wù)(如:電信、電力、煤氣等)的欠逃費(fèi)現(xiàn)象也日益增加,造成服務(wù)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)損失與資產(chǎn)流失,增加其運(yùn)營(yíng)成本,影響企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展,導(dǎo)致企業(yè)難以向社會(huì)提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。為有效解決上述問(wèn)題,可以基于服務(wù)企業(yè)積累的海量數(shù)據(jù),從中挖掘欠費(fèi)行為的潛在規(guī)律及其主要影響因素,應(yīng)用各種數(shù)據(jù)分析工具,構(gòu)建數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)模型,對(duì)客戶的欠費(fèi)可能性進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。

2、>  為此,本文針對(duì)具有長(zhǎng)期定時(shí)付費(fèi)特征的后付費(fèi)類服務(wù),為有效規(guī)避客戶欠逃費(fèi)并實(shí)現(xiàn)差異化處置,提出混合馬爾科夫與貝葉斯的客戶欠費(fèi)預(yù)測(cè)模型,基于全客戶多要素信息增益分析,給出潛在欠費(fèi)客戶的欠費(fèi)概率,為客戶欠費(fèi)預(yù)警和處置提供全面、客觀、精細(xì)的決策信息,并支持客戶差異化處置。
  本文主要工作:基于上述服務(wù)的付費(fèi)特點(diǎn),建立 k序馬爾科夫模型計(jì)算客戶的初始欠費(fèi)概率;其次,融合客戶基本屬性、行為特征和欠費(fèi)信息等要素,基于條件互信息和爬山法生

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