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基于RFM模型的随机森林算法对民航客户的流失分析

近几年,随着航空市场的快速发展,对于航空公司而言,如何在增加市场占有率的同时,对客户的流失进行有效的 控制也刻不容缓。 基于随机森林算法,根据航空客户数据,建立流失预测模型,对客户是否已流失进行预测研究,将传统 的 RFM 客户价值模型进行改进,结合随机森林算法对客户流失进行预测。 实验结果表明,基于 RFM 模型的随机森林算 法构建的客户流失模型拥有更具有说服力的指标选取,AUC 值达到 0. 92,且准确率较高。 利用该模型可对航空公司客 户流失进行较为准确的预测,对流失客户进行分类,为民航企业提供营销策略。

  • 2021-06-16
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智慧城市信息系统解决方案467页

随着经济的不断发展,仪陇县以改革创新为动力,深入推进法治仪陇建设,贯彻落实《四川省依法治省纲要》,积极加速城市发展。按照城市管理工作数字化、现代化、法制化的要求,不断深化城市管理的改革,大力促进信息消费。通过广泛宣传、完善规章、狠抓督查,各项工作取得了新进展,城市管理整体水平有了进一步提高,市容环境面貌明显改善。

  • 2021-06-16
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基于群体智能优化算法的物资配送数学模型研究

提供物资配送性能,采用群体智能算法用于物资配送数学模型优化,以降低物资配送成本。首先提出物资配送问题模型,选择物资配送中心所有商品配送至各配送点的成本总和作为优化目标函数,然后采用灰狼算法进行优化,将配送中心与配送点坐标映射至狼群分布坐标,采用配送成本总和的倒数作为适应度函数,选择3个最优个体作为高级狼,剩余为普通狼,普通狼不断的位置更新跟随高级狼,最后获得适应度最高的跟随路径即为物资配送路径。实验证明:通过灰狼优化的物资配送路径,相比于常用的物资配送路径规划算法,能够获得更低的配送成本。

  • 2021-06-16
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基于GA-PSO融合算法的开采沉陷Richards预计模型参数优化

在矿区开采地表沉降动态预计模型建立过程中,针对 Richards 时间函数模型参数在地质采矿条件复杂情况下难以一次性准确求取的问题,采用遗传粒子群(Genetic Algorithm Particle Swarm Optimization,GA-PSO)融合算法对 Richards 模型参数进行动态修正,建立了一种基于 GA-PSO 融合算法的 Richards 时间函数参数优化模型。通过与传统 GA 算法和变步长果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization,FOA)进行比较,结果表明:GA-PSO 算法对Richards 模型参数优化效果良好。通过单点举例和选取部分特征点验证的方法,得出 GA-PSO 算法模型在各个时期的预计中误差最大为 14.43 mm,最小中误差为 1.48 mm,最大平均误差为 11.16 mm,最小平均误差为 1.23 mm,且GA-PSO 算法模型精度高于拟合模型和变步长 FOA 模型。研究表明:经过 GA-PSO 算法优化参数后的 Richards 模型能够更加高效,有助于精确构建矿区地表移动动态预计模型。

  • 2021-06-16
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大数据分析与情报分析关系辨析-李广建

大数据与情报分析的深入辩解,通过大数据深入探讨情报的前景与应用

  • 2021-06-15
  • 阅读582
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大数据时代的个人隐私保护-刘雅辉

这像是一个人权问题,更像是一个哲学命题,在大数据下,我们的信息该怎样保护与应用

  • 2021-06-15
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“言行一致”的企业社会责任信息披露——大数据环境下的演化框架-沈弋

给诚信的企业更多的福利与优惠,这如何实现,如何倒逼企业践行社会责任,大数据给你答案。

  • 2021-06-15
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在互联网营销中如何塑造品牌?

基于某种特定人群,反抗了某个敌人,激励了某种心智,抚慰某个伤口、渲染了某种生活场景。“让用户得到一种怎样的灵魂加持”,满足了现实生活中得不到意淫,最终通过消费行为来实现。

  • 2021-06-17
  • 阅读178
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