导读:本文包含了呼叫指纹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,交网圈,呼叫指纹
呼叫指纹论文文献综述
项晓宇[1]（2018）在《呼叫指纹模型》一文中研究指出针对用户频繁转网、换号的行为对四川电信造成的营销、业务、经营风险,通过对用户行为的数据挖掘,抽象用户呼叫行为特征建立呼叫指纹,判断不同号码是否为同一用户,从而识别重入网用户,进一步识别其重入网原因及进行政策规避,减少成本消耗。(本文来源于《电信技术》期刊2018年05期）
何瑞江[2]（2009）在《利用呼叫指纹挖掘电信重入网客户》一文中研究指出控制用户的重入网是移动运营商目前十分头疼的问题,由于重入网带来的卡号资源浪费、欠费等后果造成了运营商营销成本增加和业务收入下滑,因此控制用户的重入网是当前移动运营商十分关注的热点问题。在本文中,笔者结合生产实际,将客户使用手机的呼叫记录特征定义为呼叫指纹,通过两步分类,将新入网的目标客户分为重入网客户和非重入网客户。第一步先将新入网客户的呼叫指纹与历史号码的呼叫指纹进行对比,根据相似程度,确定新入网客户嫌疑名单,结合IMEI信息和客户身份信息,将低符合率的新入网客户归入非重入网号码集合,将高符合率的新入网客户归入重入网号码集合,中间符合率的新入网客户归入待判定重入网号码集合,进入下一步比对。第二步使用分类算法进一步挖掘重入网客户,将第一步得到的重入网号码集合和非重入网号码集合作为训练集,对各种分类算法进行了分析比较,从算法的执行速度、可伸缩性以及输出结果的可理解性等特性进行综合考虑,主要考虑预测的准确率和计算速度的情况下,采用了改进的ID3算法生成的判定规则,对第一步产生的暂无法判定集合中的号码进行分类,归入重入网客户号码集合和非重入网客户号码集合中,最终将目标客户分为了重入网客户和非重入网客户。本文论述的重入网客户识别算法在中国移动经营分析系统中进行了实施,结果显示,该算法有效的识别了重入网客户,开发了重入网客户渠道分析、重入网客户营销政策分析、重入网客户充值和欠费分析等具体应用,对中国移动降低卡号资源浪费、降低欠费率、防范资费调整造成批量客户重入网运营风险起到了很好的数据支撑作用。(本文来源于《兰州大学》期刊2009-04-01）
蒲锋,田真[3]（2007）在《基于呼叫指纹的重入网识别研究》一文中研究指出重入网是当前移动运营商十分关注的热点问题。重入网使得号码资源大量的被消耗和SIM卡成本不断提高,导致市场虚增长与高流失现象并存,渠道销售难以掌控。基于此,文章将介绍基于呼叫指纹方法的重入网识别方法,精确定位重入网用户,最终达到合理控制重入网比例,降低重入网现象带来的运营成本和运营风险。(本文来源于《中国新通信》期刊2007年09期）
李铁钢,马驷良,王彦[4]（2007）在《改进的呼叫指纹算法及其在重入网识别中的应用》一文中研究指出针对传统呼叫指纹算法在实际应用中识别准确率低、识别对象局限性大、识别时间长等问题,在Hausdorff距离的基础上提出一种新的匹配算法,从而提高了重入网用户识别的精度,扩大了识别对象的适用范围.(本文来源于《吉林大学学报(理学版)》期刊2007年02期）
李铁钢,马驷良,王春胜[5]（2006）在《基于“呼叫指纹”的重入网识别算法及其在移动市场占有率预测中的应用》一文中研究指出控制用户的重入网是移动运营商目前十分头疼的问题,由于重入网带来的卡号资源浪费、欠费等后果造成了运营商营销成本增加和业务收入下滑,因此控制用户的重入网是当前移动运营商十分关注的热点问题,而困扰这一问题的瓶颈在于现有重入网识别技术不够成熟,准确率低、识别时间过长,不能起到有效的控制作用。在本文中,笔者结合生产实际,对“呼叫指纹”算法进行了改进,提出了新的特征提取方法和匹配算法,提高了识别的准确率和识别速度,同时对外网用户建立了指纹档案,满足了实际生产中对转网、离网率分析和市场占有率估算的要求。Markov模型在经济市场分析和预测中的应用已经十分广泛,但大多应用是在已知转移概率矩阵的情况,对于转移概率未知的情况相关的论述很少,本文指出了文献[1]提出的计算转移概率矩阵的错误之处,并根据“呼叫指纹”识别算法给出了转移概率矩阵,并根据它进行了市场占有率的测算,在实际中取得了很好的效果。(本文来源于《现代情报》期刊2006年12期）
呼叫指纹论文开题报告
（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：
控制用户的重入网是移动运营商目前十分头疼的问题,由于重入网带来的卡号资源浪费、欠费等后果造成了运营商营销成本增加和业务收入下滑,因此控制用户的重入网是当前移动运营商十分关注的热点问题。在本文中,笔者结合生产实际,将客户使用手机的呼叫记录特征定义为呼叫指纹,通过两步分类,将新入网的目标客户分为重入网客户和非重入网客户。第一步先将新入网客户的呼叫指纹与历史号码的呼叫指纹进行对比,根据相似程度,确定新入网客户嫌疑名单,结合IMEI信息和客户身份信息,将低符合率的新入网客户归入非重入网号码集合,将高符合率的新入网客户归入重入网号码集合,中间符合率的新入网客户归入待判定重入网号码集合,进入下一步比对。第二步使用分类算法进一步挖掘重入网客户,将第一步得到的重入网号码集合和非重入网号码集合作为训练集,对各种分类算法进行了分析比较,从算法的执行速度、可伸缩性以及输出结果的可理解性等特性进行综合考虑,主要考虑预测的准确率和计算速度的情况下,采用了改进的ID3算法生成的判定规则,对第一步产生的暂无法判定集合中的号码进行分类,归入重入网客户号码集合和非重入网客户号码集合中,最终将目标客户分为了重入网客户和非重入网客户。本文论述的重入网客户识别算法在中国移动经营分析系统中进行了实施,结果显示,该算法有效的识别了重入网客户,开发了重入网客户渠道分析、重入网客户营销政策分析、重入网客户充值和欠费分析等具体应用,对中国移动降低卡号资源浪费、降低欠费率、防范资费调整造成批量客户重入网运营风险起到了很好的数据支撑作用。
（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。
呼叫指纹论文参考文献
[1].项晓宇.呼叫指纹模型[J].电信技术.2018
[2].何瑞江.利用呼叫指纹挖掘电信重入网客户[D].兰州大学.2009
[3].蒲锋,田真.基于呼叫指纹的重入网识别研究[J].中国新通信.2007
[4].李铁钢,马驷良,王彦.改进的呼叫指纹算法及其在重入网识别中的应用[J].吉林大学学报(理学版).2007
[5].李铁钢,马驷良,王春胜.基于“呼叫指纹”的重入网识别算法及其在移动市场占有率预测中的应用[J].现代情报.2006