羅軍　張俊勇

摘 要： 樹形算法由于其對大量高維數(shù)據(jù)的有效處理、對噪聲點的高容忍度和對知識的有效表示，是最常用的CRM客戶細分技術。通過對幾類樹形算法，包括決策樹C4.5算法、決策樹CART算法和平衡隨機森林BRF算法，在解決電信客戶細分問題中的表現(xiàn)進行分析研究，并且選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法作為樹形算法的參照，最終研究得出：平衡隨機森林在處理電信客戶問題上具有最好的表現(xiàn)。

關鍵詞： 決策樹； 隨機森林； BP神經(jīng)網(wǎng)絡； 數(shù)據(jù)預處理

中圖分類號：TP393 文獻標志碼：A 文章編號：1006-8228（2014）05-01-03

Abstract： Due to the effective processing of large amounts of high-dimensional data， high tolerance for noise and effective representation of knowledge， tree algorithm is the most common CRM customer segmentation technique. The performance of tree algorithm， including the C4.5， the CART and the balanced random forest， in solving telecommunication customer segmentation problems is analyzed. BP neural network algorithm is compared. Experiments have shown that balanced random forest has the best performance in dealing with the problem.

Key words： decision tree； random forest； BP neural network； data pre-process

0 引言

在當前我國電信市場激烈的競爭環(huán)境中，客戶成了電信企業(yè)爭奪的資源，客戶關系管理（Customer Relationship Management，簡稱CRM）由于其能夠幫助企業(yè)更好地了解客戶并增加盈利，在電信企業(yè)中廣泛應用?？蛻艏毞肿鳛镃RM的核心問題日益受到人們的關注?？蛻艏毞质侵笇⑹袌龇譃榫哂胁煌枨蟆⑻卣骰蛐袨榈牟煌徺I者的過程?？蛻艏毞值闹饕康腫1]是：①預測客戶行為，為企業(yè)和客戶之間交流提供了基礎，使得企業(yè)客戶為客戶提供更好的服務、防止客戶流失；②通過對客戶合理的類別劃分，分析出當前以及預期客戶群的區(qū)段，判斷不同區(qū)段的突出特點，準確認識客戶的總體構成，對客戶的服務和營銷更具針對性。

樹形算法是最常用的CRM客戶細分技術，研究分析各樹形算法在對電信客戶數(shù)據(jù)進行細分挖掘時的不同表現(xiàn)，找到客戶數(shù)據(jù)細分效果相對最好的算法，對于提高CRM客戶細分技術有推動意義。

1.3 平衡隨機森林BRF算法

平衡隨機森林是在隨機森林的傾斜數(shù)據(jù)處理問題上，Chen （2004）[7]提出的一種改進算法。BRF是在隨機采樣輸入數(shù)據(jù)時，使多數(shù)類和少數(shù)類的數(shù)據(jù)量相當，在處理大型數(shù)據(jù)時較為有效。

1.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡

BP神經(jīng)網(wǎng)絡[8]的拓撲結構（見圖1）由一個輸入層、一個輸出層、一個或多個隱藏層組成，單元之間由權重w相連接，每個單元有一個相關的偏倚。網(wǎng)絡的訓練過程為數(shù)據(jù)從輸入層通過隱藏層到輸出層前向傳播，在輸出層進行評估后將錯誤反饋回輸入層，在此過程中調(diào)節(jié)網(wǎng)絡節(jié)點連接權重和偏倚，使得網(wǎng)絡的誤差平方和最小。最終訓練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡模型用作樹形模型的對照組。

2.2.1 決策樹

⑴ Gini指標計算優(yōu)化

在決策樹[9]CART的生成中，Gini指標因為需考慮所有子集劃分，所以其計算量隨著特征值集的增加呈指數(shù)量上升。顯然，縮小值集空間能顯著降低運算復雜度，但當特征的值個數(shù)較少時（如<10），去除前1/3會影響到最優(yōu)子集的選擇，但隨著值個數(shù)的增加，這種影響會越來越不明顯。另外，當每個值出現(xiàn)的次數(shù)相對平均時，縮小值集空間會明顯影響到最優(yōu)子集的選擇，而當次數(shù)差異較大時，去除出現(xiàn)次數(shù)非常小的值幾乎不會影響到最優(yōu)子集。因此，為優(yōu)化Gini指標的計算，對值集空間進行縮減，方法：對于值個數(shù)小于10的特征，僅去除分布小于1%的值；而對值個數(shù)大于10的特征，去除值分布排名前1/3或其分布小于1%的值。

⑵ 樹剪枝

由于前期的數(shù)據(jù)處理已經(jīng)對數(shù)據(jù)中存在的噪聲進行了平滑，所以不再采用決策樹剪枝。

2.2.2 平衡隨機森林

平衡隨機森林BRF算法中主要有兩個參數(shù)需要確定，一為森林規(guī)模，即森林中樹的數(shù)量；二為樹節(jié)點生成時隨機特征集的大小。

⑴ 森林規(guī)模

通過對于BRF在不同的數(shù)據(jù)量和森林規(guī)模下的性能評估如圖2所示，得出本次BRF算法效果最優(yōu)值在森林規(guī)模scale=610時取到，因此將森林規(guī)模設定為610。

⑵ 樹節(jié)點生成時隨機特征集的大小

通過對不同的隨機特征集數(shù)量設置對BRF挖掘分類效果的影響分析，N代表隨機特征集個數(shù)，得出：隨著隨機特征集設置數(shù)量的增大，BRF效能也稍有提高，但相應地，森林的生成時間也被明顯延長。另外，當隨機屬性集較大時，算法挖掘效果提升不明顯，但森林生成時間卻被極大地延長。因此，為了平衡時間與算法挖掘效果，將隨機森林中的樹節(jié)點生成屬性集個數(shù)設定為5。

學習率的設定對神經(jīng)網(wǎng)絡的建立非常重要，如果學習率太大，可能會在不適當?shù)慕庵g擺動；反之如果學習率太小，學習將進行得過于緩慢。經(jīng)驗法則是利用訓練集迭代次數(shù)t，將學習效率置為1/t大小。圖3為在均衡樣本下學習率分別為1.0和1/t時神經(jīng)網(wǎng)絡收斂比較。4.5是多叉分裂樹，而CART為二叉分裂樹）不同而帶來的性能影響外，還可能由于文本為平衡CART在Gini指標的計算中的時間復雜度問題而進行的算法優(yōu)化，造成了CART分類效果的降低。神經(jīng)網(wǎng)絡性能最低，這可能是由于其訓練周期不夠造成的。神經(jīng)網(wǎng)絡在數(shù)據(jù)量巨大時其訓練緩慢是一個不容忽視的問題。

3 結束語

如何更有效地將數(shù)據(jù)挖掘技術應用于CRM，幫助企業(yè)通過有效的交流去了解和影響客戶行為，改善客戶獲取，客戶保持，增強客戶忠誠度，并由此增加盈利等是目前的研究重點。本文通過分析比較幾種樹形算法在電信客戶細分應用中的表現(xiàn)，得出平衡隨機森林具有相對較好的挖掘分類效果的結論，這對樹形算法更好的電信客戶細分應用提供了一定的技術和理論支持。當然，樹形算法在客戶細分應用中還有著更為深入的研究，有待于我們進一步探討。

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