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電銷防封線路
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主叫變成接電話降低封卡風(fēng)險(xiǎn)
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從12個(gè)基分類器的行為識(shí)別結(jié)果來看,由于不同用戶的行為差異較大,因此第二種數(shù)據(jù)分組方式中,分別采用其他組的數(shù)據(jù)(第五組除外)來訓(xùn)練基分類器而用第五組數(shù)據(jù)來測試時(shí),不論是采用SVM還是決策樹分類算法,行為識(shí)別的準(zhǔn)確率都比較低。三種數(shù)據(jù)分組凡是相比,第三種分組方式的行為識(shí)別準(zhǔn)確率較高。
總的來說,不論采用哪種數(shù)據(jù)分組方式,多分類器融合的行為識(shí)別模型結(jié)合了各個(gè)基分類器的優(yōu)點(diǎn),其行為識(shí)別準(zhǔn)確率比單個(gè)基分類器的識(shí)別準(zhǔn)確率高,在第三種數(shù)據(jù)分組方式中,行為識(shí)別準(zhǔn)確率最高提高了25.99%。
4 結(jié)論
為了提高移動(dòng)用戶行為識(shí)別的準(zhǔn)確率,本文提出了一種基于多分類器融合的行為識(shí)別模型。本文將特征數(shù)據(jù)集按照三種不同的方式分別劃分為訓(xùn)練集和測試集,采用SVM算法和決策樹算法分別訓(xùn)練基分類器,并對各基分類器和多分類器融合后的行為識(shí)別結(jié)果進(jìn)行了對比分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,多分類器融合的行為識(shí)別模型能夠提高行為識(shí)別的準(zhǔn)確率,最高達(dá)25.99%,充分驗(yàn)證了改模型的有效性。