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1.
Cross-Company Churn Prediction (CCCP) is a domain of research where one company (target) is lacking enough data and can use data from another company (source) to predict customer churn successfully. To support CCCP, the cross-company data is usually transformed to a set of similar normal distribution of target company data prior to building a CCCP model. However, it is still unclear which data transformation method is most effective in CCCP. Also, the impact of data transformation methods on CCCP model performance using different classifiers have not been comprehensively explored in the telecommunication sector. In this study, we devised a model for CCCP using data transformation methods (i.e., log, z-score, rank and box-cox) and presented not only an extensive comparison to validate the impact of these transformation methods in CCCP, but also evaluated the performance of underlying baseline classifiers (i.e., Naive Bayes (NB), K-Nearest Neighbour (KNN), Gradient Boosted Tree (GBT), Single Rule Induction (SRI) and Deep learner Neural net (DP)) for customer churn prediction in telecommunication sector using the above mentioned data transformation methods. We performed experiments on publicly available datasets related to the telecommunication sector. The results demonstrated that most of the data transformation methods (e.g., log, rank, and box-cox) improve the performance of CCCP significantly. However, the Z-Score data transformation method could not achieve better results as compared to the rest of the data transformation methods in this study. Moreover, it is also investigated that the CCCP model based on NB outperform on transformed data and DP, KNN and GBT performed on the average, while SRI classifier did not show significant results in term of the commonly used evaluation measures (i.e., probability of detection, probability of false alarm, area under the curve and g-mean).  相似文献   
2.
本文详细介绍了在Visual Foxpro6.O中编制的MGl1.PRG计算程序及其运行方法。  相似文献   
3.
中国科学计量指标数据库的设计与实现   总被引:5,自引:1,他引:4  
简单介绍了中国科学计量指标数据库, 详细阐述了如何进行数据分析和系统设计, 以及指标数据库的功能实现。  相似文献   
4.
对《使用汉字数字的优点》一文的主张“在版物上凡是可以使用汉字数字而且又很得体的地方,应尽可能地使用汉字数字”提出了异议。  相似文献   
5.
出色的演讲首先形象要美,这样才会给观众留下美好的第一印象.为演讲成功打下良好的基础。演讲本身就是语言的艺术,语言的优劣直接关系到演讲的成败.所以演讲者的语言一定要美,并且演讲者口齿要清楚.控制好发音.使之优美动听.铿锵有力。演讲不但要传播思想,而且还要给人一种美的享受,这就要求演讲者使用准确、协调、优美、灵活自如的态势语言.做到态势美。  相似文献   
6.
数据挖掘在数字图书馆中的应用   总被引:15,自引:0,他引:15  
在描述数据挖掘技术与方法基础之上,探讨了数据挖掘在数字图书馆中的应用空间以及其所具有的巨大应用价值。  相似文献   
7.
为加快我国传统体育中的Jian球运动向世界推广,充分运用宣传媒介手段非常重要,针对各个媒介不同的特点,对jian球的宣传应采取与相适应的方法和方法和措施,才能使两有机结合起来,发挥出良好的效果。  相似文献   
8.
[目的/意义]通过融合不同来源数据的方式探索社交媒体用户消极使用行为影响因素,为用户健康合理地可持续使用社交媒体提供理论支撑,并为平台改进服务提供参考信息。[方法/过程]对访谈数据进行三级编码,结合爬虫获取的包含部分受访者数据的用户行为轨迹数据分析社交媒体用户消极使用原因,构建社交媒体用户消极使用行为影响因素模型。[结果/结论]通过多源数据融合能够解决单一来源数据有效性不足问题。研究发现外部环境因素(任务情境、信息过载、社交过载、不良言论)和平台因素(系统功能、品牌形象、付费服务)通过内部个人因素(信息需求、认知差异、负面情绪、使用成本、使用习惯、隐私关注)影响用户使用社交媒体,产生潜水、屏蔽、间歇使用、转移、退出和抵制等不同程度的消极使用行为,一定程度上反映了用户作为弱势对象在技术环境下的自我保护。  相似文献   
9.
文章通过回顾厚数据研究的理论起源和发展,利用WOS和CNKI检索相关文献,梳理国内外厚数据研究现状,剖析和解读研究中的前沿热点和问题,为后续研究提供支持和建议。当前国内外厚数据相关研究主要集中在厚数据定义研究、厚数据应用场景研究和厚数据分析方法研究等方面,未来应继续围绕基础研究问题进行深入探索和改进,并尝试在厚数据融合研究、厚数据方法研究和厚数据应用研究等方面不断进行拓展。  相似文献   
10.
我国《奥林匹克标志保护条例》只明确规定了未经许可不得为商业目的使用奥标的内容,却未规定非奥标权利人出于非商业目的合理使用奥标的标准,这势必会造成奥标保护和非奥标权利人需求之间的矛盾。而随着数字时代的到来,与既往相比奥标的推广力度变得更大,途径也更加多元,因此明确非奥标权利人能够在多大范围内不受限制地自由使用奥标变得十分重要。通过考察美国、澳大利亚、英国等历届奥运主办国关于奥标保护的相关立法可以发现,这些国家在对奥标严格保护的同时也允许非奥标权利人在合理范围自由使用奥标并且为之设定了具体标准。借鉴域外立法的成功经验,我国应将《奥林匹克宪章》最新规定转化为国内法,灵活运用《奥林匹克标志保护条例》规定,明确划定奥标合理使用的类型和标准。  相似文献   
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