基于数据挖掘的异常客户检测技术

摘要：

针对传统的电信异常客户手工检测技术,提出了实时地、自动地检测异常客户的技术.该方法首先利用神经元网络算法从原始数据中提取异常客户属性权重并进行属性约减,在属性约减的基础上利用决策树算法提取异常客户特征,然后使用聚类算法自适应地产生检测模型.这三种算法的结合能够向现有的系统实时地发出异常报警,还能确定异常特征,为异常客户的检测提供支持.电信数据实验证明,异常客户的检测率较高,而且误警率很低.

关键词：异常客户、神经元网络、决策树、聚类、实时检测

所属期刊栏目：5

分类号：TN915

在线出版日期：2008-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：44-49