一种融合业务经验与机器学习算法预测用户行为的方法

摘要

当前移动运营商通常使用数据挖掘算法和专家经验两类方法开展用户行为分析与预测。两类算法的市场一线应用满意度和效果均有限,本文充分结合两类方法优势,提出基于分布异度递归划分特征开展用户行为预测,提升了模型预测效能。