【摘 要】
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电信运营商拥有PB级的内部数据,传统业务模型只是被动的接受用户要求,无法主动感知其个性需求,很难满足如今用户差异化以及复杂化的市场。在这种情况下,如何建立有效模型,对
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电信运营商拥有PB级的内部数据,传统业务模型只是被动的接受用户要求,无法主动感知其个性需求,很难满足如今用户差异化以及复杂化的市场。在这种情况下,如何建立有效模型,对用户的潜在需求实现提早预期甚至提前推荐,从而提高用户体验与感知,备受电信运营商内部关注。文章介绍基于大数据与机器学习驱动的套餐推荐模型,使用随机森林分类器这一机器学习算法,使电信运营商能够提早获知用户对于套餐的个性化需求,继而对于目标用户进行套餐业务推荐,提高营销效率。
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