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    基于網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)檢測(cè)的電信客戶細(xì)分

    2014-09-29 10:32:26蔣盛益a吳美玲b楊博泓a
    計(jì)算機(jī)工程 2014年7期
    關(guān)鍵詞:步數(shù)通話社團(tuán)

    蔣盛益a,吳美玲b,楊博泓a

    (廣東外語(yǔ)外貿(mào)大學(xué) a.思科信息學(xué)院;b.國(guó)際工商管理學(xué)院,廣州 510006)

    1 概述

    我國(guó)電信業(yè)發(fā)展迅速,行業(yè)發(fā)展在獲取客戶資源和提升客戶價(jià)值上面臨新的挑戰(zhàn)。電信企業(yè)為提高競(jìng)爭(zhēng)力,必須采用精準(zhǔn)的營(yíng)銷策略,而客戶細(xì)分是電信企業(yè)有效實(shí)施市場(chǎng)策略和客戶關(guān)系管理的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的客戶細(xì)分大多使用數(shù)據(jù)挖掘中的聚類方法,根據(jù)屬性數(shù)據(jù)將個(gè)體劃分成不同的群體[1-3]。這種劃分方法僅考慮個(gè)體的行為特征,而忽略了個(gè)體之間的交互關(guān)系對(duì)行為特征的影響和群體形成。利用電信企業(yè)的通話明細(xì)記錄可以構(gòu)造以客戶為節(jié)點(diǎn)、以通話關(guān)系為邊的電話呼叫網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)在一定程度上體現(xiàn)了客戶之間的社交關(guān)系,屬于關(guān)系數(shù)據(jù)。通過(guò)電話呼叫網(wǎng)絡(luò)將客戶細(xì)分為不同的群體,電信企業(yè)能夠發(fā)現(xiàn)不同的客戶關(guān)系圈,如親戚圈、同學(xué)圈、同事圈等,同時(shí)識(shí)別關(guān)系圈中較大影響力的客戶,為電信企業(yè)客戶挽留、精準(zhǔn)營(yíng)銷等提供有效的決策支持,以在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中保持領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。

    網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)檢測(cè)是指將網(wǎng)絡(luò)劃分成多個(gè)關(guān)系緊密對(duì)象組成的社團(tuán),使得同一社團(tuán)對(duì)象間的關(guān)系較緊密,不同社團(tuán)對(duì)象間的關(guān)系較稀疏。通過(guò)社團(tuán)檢測(cè),電信企業(yè)能夠有效地在電話呼叫網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行群體劃分。近年來(lái),國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)不同的網(wǎng)絡(luò)類型和社團(tuán)結(jié)構(gòu)提出多種社團(tuán)檢測(cè)方法,文獻(xiàn)[4]給出一種加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)檢測(cè)方法;文獻(xiàn)[5]提出一種基于隨機(jī)漫步模型的節(jié)點(diǎn)相似度計(jì)算方法,并使用層次聚類算法實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的劃分,該方法能檢測(cè)不同規(guī)模的社團(tuán);文獻(xiàn)[6]提出基于模塊度優(yōu)化的方法,該方法具有較高的時(shí)間效率;文獻(xiàn)[7]針對(duì)網(wǎng)絡(luò)隨時(shí)間變化的特性,提出一種基于時(shí)間戳的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)檢測(cè)方法;文獻(xiàn)[8]根據(jù)社團(tuán)間的連接研究網(wǎng)絡(luò)的重疊社團(tuán)檢測(cè)問(wèn)題;文獻(xiàn)[9]從網(wǎng)絡(luò)中心點(diǎn)的角度出發(fā),檢測(cè)以中心點(diǎn)為核心的社團(tuán)結(jié)構(gòu)。但現(xiàn)有方法在電話呼叫網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用研究較少。文獻(xiàn)[10]探索了呼叫網(wǎng)絡(luò)的基本屬性,但沒(méi)對(duì)社團(tuán)結(jié)構(gòu)展開(kāi)研究。文獻(xiàn)[11]的方法只能尋找較大的社團(tuán),但忽略網(wǎng)絡(luò)中的小社團(tuán),并提到網(wǎng)絡(luò)加權(quán)方法會(huì)影響社團(tuán)檢測(cè)效果。文獻(xiàn)[12]使用基于最大化派系的方法研究呼叫網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)檢測(cè),該方法的效率較低,不適用于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)。另外,這些研究都沒(méi)有結(jié)合電信業(yè)的特性對(duì)社團(tuán)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析,因而不能為電信企業(yè)提供精確的決策支持。

    本文在構(gòu)造電話呼叫網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,提出使用高效的、適應(yīng)多分辨率的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)檢測(cè)算法建立客戶細(xì)分模型,并對(duì)不同網(wǎng)絡(luò)加權(quán)方法進(jìn)行測(cè)試。同時(shí),結(jié)合客戶通話特征和基本屬性分析社團(tuán)特征以識(shí)別不同的客戶社團(tuán)類型,并尋找社團(tuán)內(nèi)較大影響力的中心客戶。

    2 電話呼叫網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)檢測(cè)

    2.1 網(wǎng)絡(luò)加權(quán)方法

    已有研究中的電話呼叫網(wǎng)絡(luò)大多是沒(méi)有加權(quán)的[10-11]。然而,客戶之間的聯(lián)系緊密程度體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)的邊權(quán)重上。本文分別使用客戶之間的通話總時(shí)長(zhǎng)、通話總次數(shù)和平均通話時(shí)長(zhǎng)對(duì)邊進(jìn)行加權(quán),以構(gòu)造相應(yīng)的加權(quán)網(wǎng)絡(luò),測(cè)試并選擇最佳的加權(quán)方法。

    2.2 網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)檢測(cè)算法

    目前,網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)檢測(cè)算法包括分割算法、基于模塊度優(yōu)化算法、譜分析法、信息論方法和動(dòng)態(tài)建模方法。分割算法依賴于邊的分裂標(biāo)準(zhǔn),對(duì)網(wǎng)絡(luò)不具有自適應(yīng)性?;谀K度的方法建立于隨機(jī)圖沒(méi)有社團(tuán)結(jié)構(gòu)的假設(shè),具有一定缺陷。譜分析法將網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)映射到多維向量空間中,運(yùn)用聚類方法將節(jié)點(diǎn)聚成社團(tuán)。信息論方法把網(wǎng)絡(luò)模塊化描述看作網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的有損壓縮,將社團(tuán)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題轉(zhuǎn)換為尋找拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的有效壓縮方式,對(duì)社團(tuán)大小及邊密度不一的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,性能優(yōu)于基于模塊度優(yōu)化算法。動(dòng)態(tài)建模方法中的隨機(jī)漫步模型算法使用隨機(jī)策略搜索網(wǎng)絡(luò)得到拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息,具有較高效率,能檢測(cè)不同分辨率的社團(tuán)。

    最好的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)方法往往與應(yīng)用場(chǎng)景相關(guān)[13]。本文考慮電信數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的算法:(1)電信業(yè)是數(shù)據(jù)密集型企業(yè),算法應(yīng)能處理大規(guī)模數(shù)據(jù);(2)客戶通話緊密程度不同,算法應(yīng)適用于加權(quán)網(wǎng)絡(luò);(3)基于實(shí)際的社會(huì)結(jié)構(gòu),客戶形成不同規(guī)模的群體,如小規(guī)模的親戚圈、大規(guī)模的企業(yè)圈等,算法應(yīng)能發(fā)現(xiàn)不同規(guī)模的社團(tuán)。

    根據(jù)上述特性,本文選取隨機(jī)漫步模型算法作為網(wǎng)絡(luò)劃分方法[5],該算法對(duì)于稀疏網(wǎng)絡(luò)時(shí)間復(fù)雜度為O(n2logn)(n和m分別為節(jié)點(diǎn)數(shù)和邊數(shù)),可處理百萬(wàn)節(jié)點(diǎn)的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò),并適用于加權(quán)網(wǎng)絡(luò)和發(fā)現(xiàn)不同規(guī)模的社團(tuán)。

    2.3 隨機(jī)漫步模型算法

    隨機(jī)漫步模型的原則是:若網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)性,則隨機(jī)漫步者多數(shù)時(shí)間停留在社團(tuán)內(nèi)部邊上。基于圖的隨機(jī)漫步理論計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間、社團(tuán)之間的距離,再使用層次聚類進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)劃分。算法中參數(shù)t為漫步步數(shù),通過(guò)t步從節(jié)點(diǎn)i到 j的概率為。漫步者更可能走向度數(shù)大的節(jié)點(diǎn),會(huì)受度數(shù)d(j)的影響;若節(jié)點(diǎn)i和 j屬于同一社團(tuán),則i和 j更傾向走到相同的節(jié)點(diǎn)集合,即為獲得網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔ⅲ瑃應(yīng)設(shè)置足夠大,同時(shí)需控制上限值。下面介紹基于上述隨機(jī)漫步特性的距離計(jì)算:

    定義1節(jié)點(diǎn)i和 j的距離為:

    其中,d(k)為節(jié)點(diǎn)k的度數(shù)。

    定義2從社團(tuán)C到節(jié)點(diǎn) j的概率定義為C中任意一個(gè)節(jié)點(diǎn)i到 j的概率平均值,即:

    定義3若社團(tuán)C1和C2至少有一條連邊,則稱C1和C2為鄰接社團(tuán),且C1和C2的距離為:

    基于距離計(jì)算方法,網(wǎng)絡(luò)劃分步驟如下:

    (1)每個(gè)節(jié)點(diǎn)作為單獨(dú)的社團(tuán),初始網(wǎng)絡(luò)劃分為P1={{v},v∈V },計(jì)算任意鄰接社團(tuán)的距離。

    (2)對(duì)于第h次劃分結(jié)果Ph,根據(jù):

    標(biāo)準(zhǔn)選擇使得Δσ最小的2個(gè)社團(tuán)C1和C2進(jìn)行合并。

    (3)更新網(wǎng)絡(luò)劃分為Ph+1=(Ph{C1,C2}) ∪{C3},重新計(jì)算鄰接社團(tuán)距離。

    (4)重復(fù)步驟(2)、步驟(3),n-1次形成網(wǎng)絡(luò)劃分序列(Ph)i≤h≤n,使用加權(quán)模塊度函數(shù)判定(Ph)i≤h≤n中效果最好的網(wǎng)絡(luò)劃分。

    2.4 社團(tuán)檢測(cè)算法性能評(píng)價(jià)

    社團(tuán)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法有2種:(1)使用質(zhì)量函數(shù);(2)最小化社團(tuán)模型與實(shí)際社團(tuán)結(jié)構(gòu)的差異。由于很難獲得實(shí)際社團(tuán)結(jié)構(gòu),因此質(zhì)量函數(shù)是常用的社團(tuán)質(zhì)量評(píng)價(jià)準(zhǔn)則。

    模塊度成為目前廣泛使用的社團(tuán)評(píng)價(jià)方法,其目的是社團(tuán)內(nèi)節(jié)點(diǎn)連邊盡量多,社團(tuán)間連邊盡量少。針對(duì)加權(quán)網(wǎng)絡(luò),文獻(xiàn)[4]提出加權(quán)模塊度公式:

    其中,W 為網(wǎng)絡(luò)邊權(quán)重和;Aij為網(wǎng)絡(luò)鄰接矩陣;Si和Sj分別為節(jié)點(diǎn)i和 j的連邊權(quán)重和;Ci和Cj分別為i和 j所在的社團(tuán),當(dāng)Ci=Cj時(shí) δ(Ci,Cj)=1,否則為0。Q值在[0,1],Q=0.3為網(wǎng)絡(luò)有明顯社團(tuán)結(jié)構(gòu)的下界。

    3 實(shí)例分析

    3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

    本文以電信運(yùn)營(yíng)商固話客戶的通話數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,共148570條記錄,每條記錄為客戶的一次通話,如表1所示。另一類數(shù)據(jù)是客戶基本信息,如表2所示。

    表1 通話明細(xì)記錄

    表2 客戶基本信息

    3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    為使挖掘的效率和效果更好,在建模之前需要對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行預(yù)處理以保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。采用如下步驟:(1)數(shù)據(jù)清洗。機(jī)器故障導(dǎo)致的噪聲數(shù)據(jù),如空值、通話過(guò)長(zhǎng)的記錄,將其刪除。(2)數(shù)據(jù)變換。政企客戶打外線號(hào)碼時(shí),被叫號(hào)碼以9開(kāi)頭,需還原成原始號(hào)碼。(3)樣本選擇。本文實(shí)驗(yàn)的目的是通過(guò)運(yùn)營(yíng)商內(nèi)部客戶的社會(huì)關(guān)系進(jìn)行客戶群體細(xì)分,選取對(duì)象是客戶間的市內(nèi)通話數(shù)據(jù)。(4)特征構(gòu)造。為測(cè)試加權(quán)方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)劃分的影響,需要匯總2個(gè)相同客戶的通話記錄,以構(gòu)造通話次數(shù)、通話時(shí)長(zhǎng)、平均通話時(shí)長(zhǎng)3個(gè)特征。(5)構(gòu)造電話呼叫網(wǎng)絡(luò)。預(yù)處理后的數(shù)據(jù)有59317條記錄,特征包括原始主叫號(hào)碼、原始被叫號(hào)碼、通話次數(shù)、通話時(shí)長(zhǎng)、平均通話時(shí)長(zhǎng)。以號(hào)碼為節(jié)點(diǎn)、呼叫為邊并選取加權(quán)方法,構(gòu)造節(jié)點(diǎn)數(shù)為23166,邊數(shù)為59317的加權(quán)網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)是密度為0.00022的稀疏網(wǎng)絡(luò)。

    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

    在構(gòu)建加權(quán)呼叫網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,本文采用隨機(jī)漫步模型算法[5]進(jìn)行社團(tuán)檢測(cè)。由算法可知,社團(tuán)結(jié)果受漫步步數(shù)的影響,步數(shù)太小則無(wú)法獲取整個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的特性,步數(shù)過(guò)大則轉(zhuǎn)換概率完全由節(jié)點(diǎn)度數(shù)決定,所以步數(shù)的合理選擇是實(shí)驗(yàn)結(jié)果的有效保證。另外,社團(tuán)檢測(cè)結(jié)果與加權(quán)方法密切相關(guān)。針對(duì)上述問(wèn)題,測(cè)試多種加權(quán)網(wǎng)絡(luò)在不同步數(shù)參數(shù)值的劃分效果,并選擇最佳的加權(quán)方法和步數(shù),如表3所示,其中,NC為社團(tuán)個(gè)數(shù)。

    表3 不同加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)檢測(cè)結(jié)果

    由表3可知,使用通話總時(shí)長(zhǎng)的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)劃分效果最好,以此為例測(cè)試步數(shù)對(duì)社團(tuán)結(jié)果的影響。

    如圖1所示,步數(shù)在15以后Q值較穩(wěn)定,在18處達(dá)到第1個(gè)峰值。同時(shí)考慮算法時(shí)間復(fù)雜度隨步數(shù)呈指數(shù)收斂,因而步數(shù)不宜設(shè)置太大。本文選取18為算法的步數(shù)參數(shù),并使用通話總時(shí)長(zhǎng)為權(quán)重進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)檢測(cè)和結(jié)果分析,得到的模塊度值為0.8022,社團(tuán)個(gè)數(shù)為2029。社團(tuán)規(guī)模分布如圖2所示,難以對(duì)每個(gè)社團(tuán)進(jìn)行分析。社團(tuán)規(guī)模在10、100、500處的變化率較大,將社團(tuán)分為4類:小規(guī)模社團(tuán),中等規(guī)模社團(tuán),大規(guī)模社團(tuán)和超大規(guī)模社團(tuán)。再通過(guò)社團(tuán)的通話特征分析和客戶屬性分析來(lái)驗(yàn)證社團(tuán)的類型。

    圖1 漫步步數(shù)與模塊度相關(guān)性

    圖2 社團(tuán)規(guī)模分布

    3.3.1 社團(tuán)的通話特征分析

    通過(guò)社團(tuán)統(tǒng)計(jì)特征和客戶通話特征對(duì)社團(tuán)進(jìn)行分析,以驗(yàn)證社團(tuán)類型,如表4所示。

    表4 4種社團(tuán)類型的統(tǒng)計(jì)和通話特征

    社團(tuán)的平均密度公式為:

    其中,b為每種類型的社團(tuán)個(gè)數(shù);Ni為第i個(gè)社團(tuán)的節(jié)點(diǎn)數(shù);Ei為社團(tuán)內(nèi)邊數(shù)。

    由于社團(tuán)節(jié)點(diǎn)數(shù)會(huì)影響社團(tuán)內(nèi)的通話特征,因此在計(jì)算社團(tuán)平均通話特征時(shí)需使用規(guī)范化公式:

    其中,Ci為第i個(gè)社團(tuán)的通話特征。休息工作時(shí)段比例為休息時(shí)間(12:00-14:00,17:30-8:00)與工作時(shí)間(8:00-12:00,14:00-17:30)的通話次數(shù)比例。從社團(tuán)類型分布來(lái)看,規(guī)模越大社團(tuán)個(gè)數(shù)越少,而總客戶數(shù)與規(guī)模和社團(tuán)個(gè)數(shù)相關(guān),同時(shí)密度與規(guī)模呈正比關(guān)系。類型1的社團(tuán)規(guī)模小密度大,規(guī)范化平均總時(shí)長(zhǎng)最大,且休息時(shí)段通話也較多,說(shuō)明客戶之間比較熟悉;類型4的社團(tuán)規(guī)模大密度小,規(guī)范化總次數(shù)最大,說(shuō)明客戶聯(lián)系范圍廣,且通話主要分布在工作時(shí)段,可能為商業(yè)關(guān)系;類型2和類型3相對(duì)來(lái)說(shuō)社團(tuán)規(guī)模和密度處于中間值,該類客戶通話頻率較少但每次通話時(shí)間較長(zhǎng),可能是偶爾聯(lián)系的朋友群。

    3.3.2 社團(tuán)的客戶屬性分析

    不同社團(tuán)類型的特征具有差異性,因此,需要根據(jù)客戶基本信息分析客戶類型的分布和社團(tuán)形成因素。

    本文實(shí)驗(yàn)中家庭客戶、政企客戶和其他客戶的比例分別為:73.10%,16.33%和10.57%;客戶性質(zhì)以城市私人(75.10%)、辦公用戶(10.73%)為主體;行業(yè)類別主要為其他行業(yè)(86.03%),少數(shù)為住宿和餐飲業(yè)(2.41%)、批發(fā)和零售業(yè)(2.28%)。

    4種社團(tuán)類型在客戶類型、行業(yè)類別和客戶性質(zhì)的分布如表5所示??蛻纛愋头植贾蠥1~A3代表家庭客戶、政企客戶、其他客戶;行業(yè)類別分布中B1~B11代表采礦業(yè)、房地產(chǎn)、公共服務(wù)業(yè)、公共管理、交通運(yùn)輸、郵政業(yè)、金融業(yè)、科學(xué)教育、批發(fā)和零售業(yè)、信息傳輸、軟件業(yè)、住宿和餐飲業(yè)、其他行業(yè);客戶性質(zhì)分布中C1~C9代表城市辦公、城市私人、公免用戶、經(jīng)營(yíng)、局內(nèi)職工、農(nóng)村辦公、農(nóng)村私人、辦公用戶、其他。

    表5 4種社團(tuán)類型的客戶特征

    類型1以家庭客戶為主(83.20%),且多為私人用戶(89.28%)。類型4在政企客戶、辦公客戶、住宿和餐飲業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)客戶中的比例都高達(dá)70%,如圖3所示。

    圖3 4種社團(tuán)類型的客戶比例

    從表4、表5和圖3可知,類型1符合親戚圈,類型4符合大企業(yè)關(guān)系圈,類型2或類型3符合中等規(guī)模同學(xué)圈。

    3.3.3 社團(tuán)的中心客戶發(fā)現(xiàn)

    本實(shí)驗(yàn)使用節(jié)點(diǎn)中心性方法中的點(diǎn)度中心度測(cè)量客戶的中心性,計(jì)算公式為:

    其中,Aij為網(wǎng)絡(luò)鄰接矩陣。比較不同網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)度通常使用規(guī)范化公式:

    其中,ni為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù),使用貢獻(xiàn)率表示客戶中心性在社團(tuán)中的比重,公式為:

    其中,m為網(wǎng)絡(luò)總邊數(shù)。以其中客戶數(shù)為97的社團(tuán)為例計(jì)算客戶中心性。

    由于中心客戶的數(shù)量與社團(tuán)規(guī)模相關(guān),本文根據(jù)社團(tuán)內(nèi)客戶中心性分布選取中心客戶數(shù)量,如圖4所示,中心性值在11之后比較平穩(wěn),因此選擇中心性值大于等于11的為中心客戶,如表6所示。

    圖4 客戶中心性值分布

    表6 中心客戶列表

    本文對(duì)該社團(tuán)的交互情況進(jìn)行可視化,如圖5所示??梢?jiàn)節(jié)點(diǎn)中心性較高的為中心客戶(如節(jié)點(diǎn)37,32),通話較活躍、社交廣泛,處在網(wǎng)絡(luò)圖的中心位置,起領(lǐng)導(dǎo)作用;中心性值中等的客戶(如節(jié)點(diǎn)73)通話范圍不廣但有較高信息傳遞能力,起橋梁作用;中心性很小的客戶(如3,24)處在網(wǎng)絡(luò)邊緣位置,受社交關(guān)系約束很小,為易流失客戶。

    圖5 社團(tuán)可視化

    3.3.4 基于社團(tuán)檢測(cè)的電信客戶細(xì)分的特點(diǎn)

    與傳統(tǒng)客戶細(xì)分相比,基于社團(tuán)檢測(cè)的客戶細(xì)分具有以下特點(diǎn):(1)客戶以社交關(guān)系形成不同社團(tuán),電信企業(yè)可針對(duì)不同社團(tuán)實(shí)施精準(zhǔn)營(yíng)銷,如向親戚圈推廣親情網(wǎng)語(yǔ)音業(yè)務(wù)、向大企業(yè)關(guān)系圈提供語(yǔ)音包月套餐。還可根據(jù)不同關(guān)系圈的通話時(shí)段特征,提供通話價(jià)格優(yōu)惠,如向親戚圈提供晚間通話優(yōu)惠。(2)在關(guān)系圈基礎(chǔ)上識(shí)別中心客戶,電信企業(yè)可以少量中心客戶為目標(biāo)進(jìn)行業(yè)務(wù)營(yíng)銷推廣,利用信任機(jī)制讓中心客戶自發(fā)地通過(guò)人際關(guān)系向圈內(nèi)其他客戶進(jìn)行產(chǎn)品或業(yè)務(wù)推廣,大大減少企業(yè)的營(yíng)銷成本,提高響應(yīng)率。(3)電信企業(yè)針對(duì)客戶社團(tuán)進(jìn)行客戶流失預(yù)測(cè),替代傳統(tǒng)的個(gè)體流失預(yù)測(cè),降低管理成本。如一個(gè)核心客戶離網(wǎng),則及時(shí)監(jiān)控該客戶社團(tuán)中其他客戶的行為并及時(shí)挽留。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    本文提出使用社團(tuán)檢測(cè)方法進(jìn)行客戶細(xì)分,并測(cè)試多種加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的劃分效果。以電信業(yè)客戶通話明細(xì)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,使用預(yù)處理技術(shù)整合數(shù)據(jù)及構(gòu)建電話呼叫網(wǎng)絡(luò)。在呼叫網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,首先以網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)檢測(cè)為工具,建立基于社交關(guān)系的電信客戶細(xì)分模型;其次分析社團(tuán)特征和識(shí)別社團(tuán)的中心客戶;最后對(duì)社團(tuán)進(jìn)行可視化以清晰地展現(xiàn)客戶交互情況和在社團(tuán)中的地位。經(jīng)實(shí)例數(shù)據(jù)與分析表明,該模型可以有效地識(shí)別不同關(guān)系類型的客戶群,是一種有效的電信客戶細(xì)分方法。在模型的基礎(chǔ)上可以準(zhǔn)確地描述群體特征,從而為電信企業(yè)提供決策依據(jù)和技術(shù)支持。下一步將對(duì)以下2個(gè)方面進(jìn)行研究:(1)結(jié)合客戶消費(fèi)屬性分析社團(tuán)的消費(fèi)特性,以提升社團(tuán)的價(jià)值;(2)研究具有時(shí)間因素的動(dòng)態(tài)社團(tuán)檢測(cè)算法,跟蹤關(guān)系圈的演化。

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