Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Cải tiến thuật toán SVM với SVM song song, ứng dụng vào phân lớp và dự báo số khách hàng sử dụng di động

Tác giả: NGUYỄN XUÂN SANG

Lĩnh vực: Hệ Thống thông tin

Nội dung tài liệu:

Luận văn tập trung vào việc cải tiến thuật toán Support Vector Machine (SVM) bằng cách sử dụng phương pháp SVM song song. Nghiên cứu này đề xuất ứng dụng thuật toán đã cải tiến vào việc phân lớp và dự báo số lượng khách hàng sử dụng dịch vụ di động. Mục tiêu là tìm hiểu và áp dụng sự kết hợp giữa mô hình Logistic Regression (LR) và SVM song song để dự báo khách hàng rời mạng, đặc biệt là trong lĩnh vực dịch vụ viễn thông tại Viễn Thông Tây Ninh. Luận văn cũng đề cập đến các vấn đề còn tồn tại trong các mô hình dự báo khách hàng rời mạng hiện tại và đề xuất phương pháp nghiên cứu bao gồm tìm hiểu các mô hình, tiền xử lý dữ liệu, cài đặt và thử nghiệm các mô hình dự báo, cũng như so sánh và đánh giá kết quả.

Mục lục chi tiết:

• Chương 1. Tổng quan: Giới thiệu về khách hàng rời mạng và dự báo khách hàng rời mạng.
• Chương 2: Mô hình kết hợp Logistic Regression và Support Vector Machine.
• Chương 3: Dự báo tại Viễn Thông Tây Ninh.
• Chương 4: Kết luận và khuyến nghị.