基于 LightGBM PU 学习与 Spark ML 算法实践的智能家居产品潜在客户挖掘应用
计算机与社会
2020-06-23 v1 信息检索
摘要
本文研究了中国电信上海公司基于大数据的智能产品潜在客户挖掘内部竞赛案例。基于大数据表的海量数据，运用机器学习与数据分析技术，采用 LightGBM、PySpark 机器学习算法以及正未标记学习（Positive Unlabeled Learning）算法，预测客户是否会购买全屋产品，将人工智能应用于精准营销，发挥大数据能力，促进公司智能产品的发展。
引用
@article{arxiv.2006.12191,
title = {Potential customer mining application of smart home products based on LightGBM PU learning and Spark ML algorithm practice},
author = {Duan Zhihua and Wang JiaLin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.12191},
year = {2020}
}
备注
7 pages, 1 figures