基于学习排序的电信行业潜力用户推荐策略  

作　　者：刘梦迪 刘佳 王越 张清伟 高宗宝 程永明 LIU Mengdi;LIU Jia;WANG Yue;ZHANG Qingwei;GAO Zongbao;CHENG Yongming

机构地区：[1]中国移动通信集团设计院有限公司山东分公司,山东济南250000

出　　处：《信息技术与信息化》2024年第12期65-68,共4页Information Technology and Informatization

摘　　要：随着市场态势的愈发激烈以及技术层面的不断更新迭代,消费者对服务质量和个性化体验的要求越来越高,鉴于电信领域在精准营销中尚缺乏有效的智能化用户推荐方案,文章提出一种基于排序学习的电信行业潜力用户推荐策略,旨在为电信运营商推荐最有可能响应特定营销活动的目标用户。首先获取海量真实的电信用户数据,对电信用户行为进行深度分析,提取目标电信用户的重要特征,构造复合特征并提出复合特征度量函数。基于机器学习技术Ranking SVM算法,将排序问题转化为分类问题,训练特征,学习智能电信用户推荐模型,为电信运营商推荐最具潜力的目标用户群,提高精准营销效率及投资回报率。通过对比不同策略对不同规模的电信用户样本集的推荐结果,基于排序学习的电信行业潜力用户推荐策略具有更高的准确率。

关 键 词：电信领域 学习排序 潜在用户推荐 精准营销 智能化 

分 类 号：F62[经济管理—产业经济]