导读:本文包含了重入网论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:重入网,模型,大数据
重入网论文文献综述
雷蕾,余凤丽[1]（2016）在《浅谈电信行业客户重入网分析方案》一文中研究指出电信行业客户重入网会带来大量营销资源的无效消耗,同时带来离网率过高和用户虚增等异常现象,为此,业务分析人员通过建立模型识别出重入网客户加以管理,但是识别的准确率一直不够理想。本文总结重入网建模经验,结合大数据IT建设成果,分析各种识别方法的优劣,为模型优化提供参考。(本文来源于《中国新通信》期刊2016年02期）
王征,包磊[2]（2015）在《基于网络访问项序的移动用户重入网身份识别方法》一文中研究指出用户身份的唯一性标识是任何移动商务营销活动所必不可少的一项基础工作.由于多种因素的交叉影响,移动用户大进大出已成为移动运营商面临的普遍现象.一旦用户重新入网,不仅针对旧号码的用户特征刻画记录将完全荒废,而且面向新号码的用户洞察又需要从头开始,并将耗费相当长的时间才能得到完整的用户画像.而另一方面,基于用户资料的移动用户身份识别准确率仅为42%.因此,针对移动用户重入网身份识别的问题,提出基于用户网络访问项序的用户相似性计算方法,通过数据预处理、相似用户集裁剪、用户身份识别等6个步骤来精确定位重入网用户身份.在某电信运营商某地区25 809个用户60d网络访问日志这一数据集上,对所提方法进行了实验,总体准确率为98.32%,验证了方法的可行性与有效性.(本文来源于《大连理工大学学报》期刊2015年02期）
包磊[3]（2015）在《基于网络访问项序的移动用户重入网识别方法》一文中研究指出在任何的移动商务营销活动中,对于用户身份的唯一性标识都是不可或缺的基础工作。因为各种交叉因素的诸多影响,部分移动用户频繁的出入移动运营商网络已经成为普遍现象。伴随着用户的重新入网,那么针对该用户的旧号码的行为特征记录分析将完全失效,同时又需要重新对新号码的用户行为特征记录进行分析刻画,这样势必将耗费很长的时间才能重新获得该用户的完整行为刻画,对于运营商来说会造成极大的资源浪费和重复工作的不必要。所以对于重入网用户的身份识别有着很重要的意义和价值。目前对于移动用户重入网身份识别的研究主要是基于用户资料,IMEI码,呼叫指纹等进行识别。但是基于前两者的识别由于资料缺失、移动设备更换频繁等原因导致识别准确率较为低下,而基于呼叫指纹的识别方法的局限性较强,导致这些方法在实际生产操作中的可行性不大。在本文中,对于移动用户的重入网身份识别问题,从用户的上网行为特征出发,提出基于用户网络访问项序的用户相似性计算方法,根据“数据预处理→相似用户集挑选→基于个性化网站的相似用户集裁剪→基于时间特征的相似用户集裁剪→基于网站访问项序的相似用户集裁剪→基于网站访问频次的相似用户集裁剪→相同身份用户的识别”7个步骤对重入网用户身份进行精确的识别定位。最后,基于某通信运营商提供的某地区25809个用户60天网络访问日志数据集上,对本文所提方法的可行性与有效性进行了实验验证,结果显示总体准确率为96.64%,在可行性和有效性方面均有着很好的表现。(本文来源于《大连理工大学》期刊2015-03-01）
赵丽莎[4]（2014）在《基于数据挖掘的电信客户重入网预测系统的研究》一文中研究指出在市场经济条件下,运营商们为了提高市场竞争力,开展了各种极具吸引力的营销活动。伴随着新入网客户的增加,市场上也出现了一种导致客户群“大进大出”的现象——客户重复入网。而大量的重入网客户不仅造成了号码资源的浪费,也增大了运营商的营销成本,如何遏制这种现象的发生成为了困扰各运营商的头等问题。本文研究的目的就是要准确预测那些有可能重入网的客户,对其采取行之有效的市场解决措施以降低其入网可能性。传统的重入网识别技术是基本信息识别、IMEI识别和社交匹配度识别,这叁种技术或单独或交叉使用,但是这些识别技术准确率低,识别时间过长,占用数据仓库资源较大,不能对重入网客户起到很好的预测作用。随着数据挖掘技术的发展,基于数据挖掘的预测方面的研究也越来越多。本文采用了某电信运营商某省集团公司的客户基本信息和行为数据,使用CRISP-DM方法论为建模过程框架,运用决策树C5.0算法、C&RT算法和神经网络算法进行建模,对各种算法的结果进行评估,得出最优电信客户重入网预测模型的指标权重体系,建立电信客户重入网预测模型。最后,采用JAVA编程语言,利用MyEclipse企业级工作平台,以MySQL Server为数据库、Tomcat为Web服务器,遵循MVC模式,使用SSH框架开发出了一个基于B/S架构的电信客户重入网预测系统。该系统为电信集团营销分析人员能够及早的识别出重入网客户,为决策人员能够快速的做出相应的决策和部署提供了有力的参考,同时,在一定程度上降低了企业在一些卡号开发方面的成本,提高了客户保有率,有着广泛的应用前景和实际参考价值。(本文来源于《昆明理工大学》期刊2014-04-01）
艾达,罗爱平[5]（2012）在《移动通信重入网用户识别算法分析研究》一文中研究指出介绍我国主流的移动通信重入网用户识别技术的原理和算法。对比现有四种基于呼叫指纹识别算法的复杂度、准确率、识别周期等主要技术指标。结合这些算法特点和在电信运营企业的实际情况,指出应用中存在的问题,并提出相应的解决思路。(本文来源于《西安邮电学院学报》期刊2012年03期）
章昱梓[6]（2011）在《移动用户重入网分析系统的分析与设计》一文中研究指出经过近年来的几次的运营商重组,电信行业的竞争已经由诸侯称霸转变为叁国鼎立局势,固定电话市场的萎缩,移动业务发展,竞争的重点也已进入3G移动领域,竞争加剧,叁大电信运营商都面对诸多挑战,比如如何提升企业的业务收入,同时节约营销成本,并且能够提升客户忠诚度。在诸多挑战中,移动市场上的重入网这一现象尤为让叁大电信运营商非常头疼,重入网现象,即移动通信用户在已经拥有一个或拥有多个移动业务号码的情况下,再次购买所归属运营商的新号码并入网,新号码将全部或者部分替代原有旧号码的业务使用。重入网现象通常表现为极高的入网率,同时电信运营商的用户离网率也居高不下,使得电信运营商业务发展出现“大进大出”现象。各电信运营商为保持较高入网率不得不增加渠道销售成本,提高渠道发展佣金,用户的每次重入网均会无效地增加公司的入网酬金,运营成本增加的同时重入网用户又将大量占用运营商现有的号码资源,造成号码资源日益紧张,不必要地增加运营商号码资源支出。本文分析了重入网现象存在的背景和现状,提出采用IMEI、呼叫指纹、数据集市等思路,建设重入网分析系统判别运营商系统中的重入网用户,精确定位重入网用户。通过识别的重入网用户结果为后续包括经营分析、渠道分析、大客户分析、客服分析、决策支撑等多方面的专业分析系统提供基础用户数据,同时及时发现行业市场变化的规律、用户分布状况,为公司科学决策和针对性营销售提供数据依据,进而控制移动用户重入网比例,提高在网用户的忠诚度。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2011-02-01）
袁胜英[7]（2010）在《提升社会渠道推广率 运营商需有针对性管控》一文中研究指出社会渠道在运营商的市场发展中起着举足轻重的作用，运营商通过社会渠道实现了低成本的快速扩张。同时，大量社会渠道也通过与运营商的合作获得了自身的发展。 随着市场饱和度的进一步提高，运营商对社会渠道面向新增市场销售能力的依赖度将逐渐降低，社会渠道想要(本文来源于《通信信息报》期刊2010-12-22）
罗亚[8]（2010）在《移动电话用户重入网识别及营销建议》一文中研究指出随着移动电话普及率的提高,中国的电信运营商获取新的有价值移动电话用户的难度和成本都在增加,运营商都推出各种营销策略吸引用户,由于新增用户规模十分有限,不断加大的营销力度,必然导致运营商之间以及运营商内部存量用户的流动,近年来各运营商均面临用户离网率居高不下的难题。运营商内部用户流动主要体现在用户离网后又重新选择本运营商,尤其是一些用户离网和重新入网时间间隔在一个月以内,这种重入网用户带来的SIM卡和号码资源浪费、代理佣金上升、欠费上升等后果,直接造成了运营商营销成本增加和业务收入下滑。因此,通过准确识别此类重入网用户,并针对性提出具体的营销策略建议,有效控制重入网用户比例,是具有重要现实意义的一个课题。本论文针对我国移动电话用户市场竞争格局及重入网现象,采用调查问卷形式对重入网进行调查,结合顾客忠诚理论对其动因进行分析,针对重入网用户识别的难点,以运营商实际应用为例,详细介绍了重入网识别的理论依据及具体方案,在此基础上提出了重入网分析主题、管控内容及营销策略。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2010-05-28）
凌锋[9]（2009）在《广告利润剧减动摇门户立场 新浪借道金山重入网游江湖》一文中研究指出在新闻领域傲视群雄的新浪,其网游之路却是几度折戟。时隔数年后的今天,新浪再次冲击网游,命运将会怎样固守新闻路线的新浪,其实暗地里一直没有放弃对网游的努力。11月5日,2009年度中国网络游戏"金翎奖"颁奖典礼落幕。新浪游戏获得最佳游戏动漫网络媒体称号。而上个月10(本文来源于《IT时代周刊》期刊2009年22期）
邢罡[10]（2009）在《移动电话用户重入网分析研究》一文中研究指出在竞争日益激烈的移动通信市场上,越来越多的出现了移动电话用户丢弃原先使用的移动电话号码,选择重新购买新的移动电话号码再次进入同一家移动通信服务提供商的网络的现象,这种重复入网的现象对运营商的运营及市场发展规划都带来了诸多不良影响,本文重点分析了如何利用运营商已有的各种数据资料构筑数学模型,进行重入网用户的定位和分析。本文首先对重入网现象及该现象对移动通信运营商带来的影响做了简要介绍,分析了移动通信运营商利用已经掌握的大量与用户相关的信息进行用户重入网识别研究的可能,然后对进行用户重入网数据挖掘研究所用到的数据仓库、ETL、数据挖掘等相关理论与关键技术进行了探讨,同时对移动电话重入网用户进行分析研究所涉及的主要术语和概念进行了讲解。提出了利用IMEI信息和用户移动电话交往圈两种不同的模式进行移动电话重入网用户的识别方法。文中详细介绍了移动电话重入网用户的识别模式和算法,分析了通过手机IMEI对比分析识别和通过客户呼叫记录与手机IMEI相结合分析识别这两种不同的用户识别模式的具体实现过程。讨论了利用用户重入网识别结果,移动通信运营商能够进行的主要业务功能以及部分应用场景实例。文中还简要介绍了重入网的几种典型分析应用。最后本文给出了实现上述数据挖掘功能所需的硬件平台架构及其与移动通信其他各系统连接的技术模型。包括重入网数据挖掘研究所需要构建的数据仓库系统的硬件平台的总体架构设计,以及该系统与移动通信系统中各主要子系统的数据接口建设,元数据的数据质量保证等内容。论文的研究成果对数据挖掘技术在移动电话重入网研究领域的实际开发和商业应用有一定的参考价值。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2009-10-20）
重入网论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
用户身份的唯一性标识是任何移动商务营销活动所必不可少的一项基础工作.由于多种因素的交叉影响,移动用户大进大出已成为移动运营商面临的普遍现象.一旦用户重新入网,不仅针对旧号码的用户特征刻画记录将完全荒废,而且面向新号码的用户洞察又需要从头开始,并将耗费相当长的时间才能得到完整的用户画像.而另一方面,基于用户资料的移动用户身份识别准确率仅为42%.因此,针对移动用户重入网身份识别的问题,提出基于用户网络访问项序的用户相似性计算方法,通过数据预处理、相似用户集裁剪、用户身份识别等6个步骤来精确定位重入网用户身份.在某电信运营商某地区25 809个用户60d网络访问日志这一数据集上,对所提方法进行了实验,总体准确率为98.32%,验证了方法的可行性与有效性.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
重入网论文参考文献
[1].雷蕾,余凤丽.浅谈电信行业客户重入网分析方案[J].中国新通信.2016
[2].王征,包磊.基于网络访问项序的移动用户重入网身份识别方法[J].大连理工大学学报.2015
[3].包磊.基于网络访问项序的移动用户重入网识别方法[D].大连理工大学.2015
[4].赵丽莎.基于数据挖掘的电信客户重入网预测系统的研究[D].昆明理工大学.2014
[5].艾达,罗爱平.移动通信重入网用户识别算法分析研究[J].西安邮电学院学报.2012
[6].章昱梓.移动用户重入网分析系统的分析与设计[D].北京邮电大学.2011
[7].袁胜英.提升社会渠道推广率运营商需有针对性管控[N].通信信息报.2010
[8].罗亚.移动电话用户重入网识别及营销建议[D].北京邮电大学.2010
[9].凌锋.广告利润剧减动摇门户立场新浪借道金山重入网游江湖[J].IT时代周刊.2009
[10].邢罡.移动电话用户重入网分析研究[D].北京邮电大学.2009