0 前言
隨著移動互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，在移動通信市場上，內(nèi)部而言，各家運營商之間的產(chǎn)品優(yōu)勢相對有限；外部而言，運營商面臨互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的沖擊，對單個用戶價值的開發(fā)使得競爭更加激烈。在存量用戶十分有限的情況下，對于運營商而言，維護高價值老客戶的投入比開發(fā)新用戶的投入更能有效節(jié)省企業(yè)成本開支。電信客戶離網(wǎng)分析相關(guān)研究已經(jīng)開展了很多年，從早期利用數(shù)據(jù)庫進行OLAP分析，到使用數(shù)據(jù)挖掘算法進行用戶離網(wǎng)預(yù)測。針對離網(wǎng)傾向的用戶實施客戶挽留，展開維系與關(guān)懷，以利于電信企業(yè)客戶的保持，對增強電信企業(yè)的綜合競爭力具有重要意義［5-6］。本文介紹了使用近年來機器學(xué)習(xí)中的流行算法來分析潛在離網(wǎng)用戶的方法，和早期研究使用的邏輯回歸、決策樹［2］、SVM等方法相比，XGBOOST適用于二分類問題，并具有很好泛化能力。
1 數(shù)據(jù)挖掘流程
采用機器學(xué)習(xí)的方法進行數(shù)據(jù)挖掘，一般流程如圖1所示。
其中程序開發(fā)涵蓋算法選擇、算法實現(xiàn)和模型輸出。由于目前很多算法已經(jīng)實現(xiàn)了功能模塊化，因此，這部分算法可以通過直接調(diào)用現(xiàn)成API［3］或者安裝功能模塊來實現(xiàn)。
2 用戶離網(wǎng)預(yù)測問題
在預(yù)測離網(wǎng)客戶的分析中，通常有幾個關(guān)鍵步驟：問題定義、算法選擇、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、結(jié)果評估、反饋修正。
問題定義：在電信企業(yè)實際業(yè)務(wù)中，對客戶離網(wǎng)理解最深入的是該領(lǐng)域的專家，因此對客戶流失的重要因素的判定具有指導(dǎo)意義。相關(guān)理解應(yīng)包括，定義什么是離網(wǎng)，離網(wǎng)用戶類型有哪些（高價值用戶還是普通用戶），離網(wǎng)有哪些形式（是主動流失，例如由于客戶不滿意當(dāng)前服務(wù)或競爭對手提供了更優(yōu)質(zhì)服務(wù)而主動停止當(dāng)前服務(wù)，進行轉(zhuǎn)網(wǎng)、退網(wǎng)，還是被動流失，例如學(xué)生客戶畢業(yè)異地工作，或客戶職業(yè)升遷異地調(diào)動的原因），離網(wǎng)分析通常更關(guān)注高價值用戶的主動流失，他們是電信企業(yè)利潤的重要來源。
算法選擇：確定好問題以后，對離網(wǎng)用戶的分析是根據(jù)準(zhǔn)備使用的算法來進行建模的，需要確定原始數(shù)據(jù)集的來源，以及使用潛在離網(wǎng)用戶的哪些相關(guān)屬性。同時，原始數(shù)據(jù)集通常也被拆分為2個部分，一部分是訓(xùn)練集，用作構(gòu)造算法模型，另一部分是測試集，用于評估分類算法通過學(xué)習(xí)生成的模型是否合理。兩者的拆分通常是按照1∶1的比例，也可以根據(jù)業(yè)務(wù)分析專家的判斷進行比例的調(diào)整。
數(shù)據(jù)輸入：據(jù)統(tǒng)計，電信企業(yè)平均每月有97.5%的在網(wǎng)客戶，以及2.5%的離網(wǎng)客戶，因此原始數(shù)據(jù)集存在嚴(yán)重的比例不平衡。另外，電信企業(yè)一個地（市）的用戶數(shù)據(jù)就達(dá)到幾十萬甚至上百萬，如果對所有數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，時間上很難滿足要求。并且，原始數(shù)據(jù)集由于來源于電信企業(yè)的不同領(lǐng)域和部門，許多比較重要的屬性值存在缺失和錯誤，降低了對潛在用戶離網(wǎng)的預(yù)測精度。同時，要進行用戶離網(wǎng)預(yù)測，需要將能收集到的用戶相關(guān)屬性組織成一張表，稱為數(shù)據(jù)聚集，新生成的表稱為數(shù)據(jù)寬表，例如將用戶基本信息、持有終端信息和月消費信息整合為一張寬表。
效果評估：算法輸出的模型用于測試樣本集時，混淆矩陣約定：TP（True Positive）指真實為1，預(yù)測也為1；FN（False Negative）指真實為0，預(yù)測為1；FP（False Positive）指真實為1，預(yù)測為0；TN（True Negative）指真實為0，預(yù)測也為0，則模型效果可通過以下各項指標(biāo)反映［4］。
準(zhǔn)確率 P = TP/（TP+FP） （1）
召回率 R = TP/（TP+FN） （2）
F1-score = 2×P×R/（P+R） （3）
3個指標(biāo)用于綜合評估模型效果優(yōu)劣。
模型輸出：通過指標(biāo)的綜合評定，確定使用或保留何種機器學(xué)習(xí)算法，保存訓(xùn)練模型以供調(diào)用。
3 機器學(xué)習(xí)算法
機器學(xué)習(xí)從無序的數(shù)據(jù)中挖掘有用的信息，狹義的指計算機“學(xué)習(xí)算法”的一門學(xué)問。關(guān)鍵術(shù)語包括：特征（也稱為屬性）、標(biāo)識（標(biāo)簽）、任務(wù)（分類或聚類、回歸）、訓(xùn)練樣本集、測試樣本集等。開發(fā)機器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的基本步驟通常包括［1］：收集數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)化輸入數(shù)據(jù)、分析輸入數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型、測試驗證、實際應(yīng)用。機器學(xué)習(xí)的目的就是給定輸入x，得到預(yù)測值，并希望預(yù)測值與真實值y之間的誤差盡可能的小。下面介紹機器學(xué)習(xí)的4個經(jīng)典挖掘算法。
3.1 邏輯回歸
相對于線性回歸處理因變量是連續(xù)變量，邏輯回歸能更好地適用于因變量是分類變量的回歸問題，常見的就是二分類問題。邏輯回歸的因變量和自變量之間通常采用Sigmoid函數(shù)來描述：
（4）
它是一個S形的曲線（見圖3）。
3.3 支持向量機（SVM）分類算法與核函數(shù)
SVM是機器學(xué)習(xí)中的有監(jiān)督線性分類算法，最初正式發(fā)表于1995年。SVM應(yīng)用在文本分類尤其是針對二分類任務(wù)顯示出卓越的性能，因此得到了廣泛的研究和應(yīng)用，后期在多分類任務(wù)也進行了專門推廣。SVM通過向高維度空間映射來解決多維線性不可分問題，使樣本線性可分。如圖5所示，可將一維不可分問題轉(zhuǎn)化為二維可分問題［7］。核函數(shù)選擇是SVM中性能差別的最大原因。核函數(shù)選擇不合適，意味著樣本被映射到了不合適的特征空間，很可能導(dǎo)致性能不佳。
3.4 XGBoost
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）采用了回歸樹和集成Boosting 2種技術(shù)。在數(shù)據(jù)建模中，當(dāng)我們有數(shù)個連續(xù)值特征時，經(jīng)常采用Boosting分類器將成百上千個分類準(zhǔn)確率較低的樹模型組合起來，形成一個準(zhǔn)確率很高的預(yù)測模型。XGB可以理解為多個樹的并行預(yù)測，并將預(yù)測分值相加用于類別判斷。這個樹模型經(jīng)過不斷地迭代，在每次迭代就生成一棵新的樹，從而使預(yù)測值不斷逼近真實值（即進一步最小化目標(biāo)函數(shù)）。
XGBoost的并行樹如圖6所示，以樣本1為例，預(yù)測得分為：Tree1.樣本1.得分（2）+ Tree2.樣本1.得分（0.9）=2.9，相比于樣本2的-0.8，樣本3的-0.1，樣本4、5的-1.9，具有更大的預(yù)測概率。注意到，由于XGBoost出眾的效率與較高的預(yù)測準(zhǔn)確度在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域引起了廣泛關(guān)注。
為了增加模型的有效性，可以通過單個算法的測試以及融合多個算法的測試，例如可以在實踐應(yīng)用時，第1次采用邏輯回歸算法建模和預(yù)測，第2次采用決策樹算法，第3次采用XGBoost算法，第4次采用將邏輯回歸和XGBoost算法的結(jié)果合并的預(yù)測方法。采用XGBoost算法建模的實驗偽代碼如下。
第1步：
#導(dǎo)入xgboost模塊：
import xgboost as xgb
第2步：
#讀取訓(xùn)練屬性，為建模準(zhǔn)備輸入數(shù)據(jù)：用戶離網(wǎng)預(yù)測是一個典型的有監(jiān)督分類問題。因此需要讀入訓(xùn)練特征，以及目標(biāo)標(biāo)識：
feature_file_name = "train.feat"
target_file_name = "train.target"
feature_file = open（feature_file_name，'rt'）
target_file = open（target_file_name，'rt'）
#準(zhǔn)備矩陣型訓(xùn)練數(shù)據(jù)：
#讀寫樣本特征，生成訓(xùn)練矩陣training_matrix和目標(biāo)列表target_list。
第3步：
#生成訓(xùn)練模型，在測試集上驗證并調(diào)參。
param = {'booster'：'gbtree'，'objective'：'binary：logistic'，'eval_metric'：'auc'，'max_depth'：5，'min_child_weight'：1，'subsample'：0.9，'lambda'：10，'gamma'：0.0，'eta'：0.3，'silent'：1 }
num_round = 100
dtrain=xgb.DMatrix（training_matrix，label=target_list）
bst = xgb.train（param，dtrain，num_round）
bst.save_model（'model.xgb'）
第4步：
#使用及應(yīng)用。將生成的xgb模型用于需要生成標(biāo)簽的樣本集。
#加載樣本屬性數(shù)據(jù)
#加載訓(xùn)練模型數(shù)據(jù)
bst = xgb.Booster（{'nthread'：4}）
bst.load_model（"model.xgb"）
#預(yù)測
dtest = xgb.DMatrix（trainingMatrix）
y_pred = bst.predict（dtest）
result_list = （y_pred ≥ 0.5） × 1
#結(jié)果寫入文件
result_file = open（result_file_name，'wt'）
for index in range（len（y_pred））：
result_file.write（'%s/t%d/n'%（uid_list［index］，result_list［index］））
result_file.close（）
第5步：
#如果采用多算法融合，例如除XGBoost之外同時采用邏輯回歸的判決概率，可將XGBoost輸出判決概率和邏輯回歸輸出判決概率取均值，作為最終判決依據(jù)。
bst = xgb.Booster（{'nthread'：4}）
bst.load_model（"model.xgb"）
pred_leaves = bst.predict（xgb.DMatrix（test_matrix），pred_leaf=True）
tree_node_enc = OneHotEncoder（）
lr_model = LogisticRegression（）
……
transformed_feature = tree_node_enc.transform（pred_leaves）.toarray（）
y_pred = lr_model.predict_proba（transformed_feature）［：，1］
result_list = （y_pred ≥ 0.5） × 1
5 總結(jié)
使用機器學(xué)習(xí)來預(yù)測用戶離網(wǎng)，是大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)在電信企業(yè)的一個典型應(yīng)用［8-11］。機器學(xué)習(xí)在現(xiàn)代的應(yīng)用已經(jīng)相當(dāng)廣泛，用戶可以不必再開發(fā)最原始的算法代碼，而是直接安裝、調(diào)用現(xiàn)成的模塊或者API。電信企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)是寶貴的礦藏，通過數(shù)據(jù)挖掘，無論是用于提升企業(yè)內(nèi)部運營效率，還是和外部合作進行行業(yè)應(yīng)用支撐，都將是一筆非常可觀的財富。
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