基于用户历史数据的移动流量套餐推荐算法

摘要

本发明提供一种基于用户历史消费信息并采用数据挖掘分析技术的移动用户流量套餐推荐算法。包括如下步骤：1)目标用户发现阶段：a获取已处理生成的数据集，包括训练集和预测集；b实施随机森林分类算法发现潜在流量套餐提升用户作为目标用户；c结束；2)流量套餐推荐阶段：a获取已处理生成的预测集；b实施K-means聚类算法得到粗略相似用户簇；c获取1)-b中得到的目标用户；d在同一簇中根据用户的相似度函数，为目标用户实施TopN推荐算法；e结束。本发明是基于数据挖掘的技术在移动用户中找出有潜在流量套餐提升需求的用户并对其实施推荐方案。和传统的方法相比更精确、更高效，具有实现简单、代价低等一系列的优点。