基于XGBoost与LR算法的95598重复来电行为研究

摘要：

为了解决95598工单服务风险管控难题,提高用户服务满意度.我们基于95598工单海量的大数据,将用户7天内再次来电行为预测作为分类问题,最终目标是为了提取用户行为特征,建立7天内周期再次来电行为预测模型,用于识别和筛选特定类型的目标用户,提高用户诉求处理效率.文章使用XGBoost模型能够从原始数据中提取出组合特征,然后使用LR算法创建客户对重复来电行为的投诉预警模型.通过对照组实验发现,XGBoost与LR算法回归融合模型具有的预警精准性更高.

关键词：95598工单、XGBoost、Logistic回归、数据挖掘

分类号：F626;F713.55(电信)

在线出版日期：2023-04-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：36-38