HC VIN CÔNG NGH BƯU CHÍNH VIN THÔNG
---------------------------------------
NGUYỄN XUÂN SANG
CẢI TIẾN THUẬT TOÁN SVM VỚI SVM SONG
SONG, ỨNG DỤNG VÀO PHÂN LỚP VÀ DỰ BÁO
SỐ KHÁCH HÀNG SỬ DỤNG DI ĐỘNG
Chuyên ngành: Hệ Thống thông tin
Mã số: 8.48.01.04
TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ
(Theo định hướng ứng dụng)
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - NĂM 2021
Luận văn được hoàn thành tại:
HC VIN CÔNG NGHỆ BƯU CNH VIN TNG
Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS Nguyễn Đình
Thuân
Phản biện 1: …………………………………………..
Phản biện 2: …………………………………………..
Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn
thạc sĩ tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
Vào lúc: ....... giờ ....... ngày ..... tháng ....... năm .........
Có thể tìm hiểu luận văn tại:
- Thư viện ca Học viện Công ngh Bưu chính Vin thông
1
MỞ ĐẦU
Dịch vụ thông tin di động ngày càng phát triển
mạnh mẽ trở thành một ph n tất y u trong cuộc sống của
m i người d n Việt Nam. Qun khách ng ngày càng
nhận được s quan tâm vic gi chân khách hàng hin
ti mang li li nhun quan trọng đối vi các công ty
viễn thông. Chi phí để tìm khách hàng mi ln hơn nhiều
so với chi phí đ gi chân khách ng hin ti trong kinh
doanh đặc bit là trong th trưng vin thông bão hòa.
Hơn nữa, khách hàng dài hn ít bi n động hơn trong th
trưng cnh tranh.
nhng nhu c u đặt ra, các công ty viễn thông đang rất
chú trọng đ u nhiều hơn vào vic phát trin mt
hình d báo khách hàng ri mng. Nhiều phương pháp
ti p cn y học đã đưc các nhà nghiên cứu đề xuất để
d báo khách hàng ri mạng đặc biệt trong lĩnh vực
kinh doanh viễn thông. Các phương pháp ti p cn máy
học như vậy bao gm các phương pháp ph n lớp truyn
thống như thuật toán Random Forest (RF), Naive Bayes
(NB), Logistic Regression (LR) Support Vector
Machine (SVM).
Xut phát t nhng do trên, hc viên chn thc
hiện đề tài lun văn tốt nghiệp chương trình đào tạo thạc sĩ
tên Ci tiến thut toán SVM bng SVM song song,
ng dng vào phân lp d báo s khách hàng s
dụng di động”.
2
Nhm mục đích tìm hiu v ng ti p cn mi
này trong lĩnh vực khai thác d liệu cũng nkh năng
ng dng ca vào trong thc t , luận văn xin trình y v
phương pháp d báo d liu khách hàng ri mng k t hp
gia hình Logistic Regression (LR) Support Vector
Machine (SVM), cùng ng dng hình k t hp y vào
d báo khách hàng ri mng ti Vin Thông Tây Ninh.
Đối tưng nghiên cu ca đ tài tp trung vào các mô hình
d báo d liu khách hàng ri mạng đặc bit hình
LR, thut giải SVM phương pháp k t hp hình LR
SVM trong d báo d liu khách hàng ri mng. Bên
cạnh đó đề tài còn trình y k t qu áp dng các hình
d báo d liu khách hàng ri mng vào trong thc t da
trên b d liệu được thu thp ti Vin Thông Tây Ninh.
Phm vi nghiên cu ca đề tài gii hn trong vic tìm hiu
ng dng các hình d báo d liu khách hàng ri
mng, hình LR, thut gii SVM hình k t hp
LR và SVM.
Tuy phm vi nghiên cu của đề i gii hn trong vicm
hiu ng dng các hình d báo d liu khách hàng
ri mng nhưng đ tài cũng đã mang lại mt s ý nghĩa về
khoa hc thc tin. V khoa hc, k t qu thc nghim
của đề tài cũng cố thêm tính đúng đắn của hướng ti p cn
k t hp các nh d báo d liu khách hàng ri mng
nói chung hình d báo khách hàng ri mng k t
3
hp LR SVM nói riêng. V thc tin, k t qu d báo
ca hình k t hp LR SVM giúp ích cho Vin
Thông y Ninh d báo được khách hàng ri mạng để
th lên k hoch ti p cn khuy n mãi hp nhm gi
chân khách hàng.
Luận văn được trình bày thành 4 chương:
Chương 1. Tổng quan: Gii thiu v khách hàng ri mng
d báo khách hàng ri mng. Trình bày v tình hình
nghiên cứu trong ngoài nước xác đnh nhng vấn đề
còn tn ti trong các hình d khách hàng ri mng.
Xác định mc tiêu, nội dung phương pháp nghiên cu
ca đ tài.
Chương 2: hình k t hp Logistic Regression
Support Vector Machine: Gii thiu v hình k t hp
Logistic Regression Support Vector Machine trong d
báo khách hàng ri mng.
Chương 3: Dự báo ti Vin Thông Tây Ninh: Gii thiu
v vấn để c n d báo ng dng hình k t hp
Logistic Regression Support Vector Machine vào d
báo ti Vin Thông Tây Ninh.
Chương 4: K t lun khuy n nghị: Đánh giá về các k t
qu đạt đưc và hưng phát trin ti p theo của đề tài.