AHP-DEMATEL驱动的K-means异常通话客户聚类分析

"这篇文章主要探讨了如何利用AHP-DEMATEL模型和改进的K-means算法对语音通信异常客户进行聚类分析，以识别电信诈骗和广告等异常行为。通过对客户通话记录的深入分析，提取关键行为特征，构建了异常客户的行为特征模型。在模型基础上，提出了一种新的聚类方法，提高了异常客户识别的准确性和效率。" 在语音通信领域，异常客户挖掘是识别潜在问题，如电信诈骗和非法广告活动的关键。传统的数据分析方法可能无法有效地处理海量的语音通信记录，因此需要创新的方法来提升分析质量。文章中，作者首先通过分析客户的通话记录，如通话次数和接通率等指标，提取出能反映客户行为异常的特征。这些特征对于理解客户的通话模式至关重要，因为异常行为往往体现在这些统计参数的异常变化上。 接着，作者结合层次分析法（AHP）和因果关系网络分析法（DEMATEL）构建了AHP-DEMATEL模型。AHP用于处理多准则决策问题，帮助确定各个特征的重要性权重，而DEMATEL则用于揭示特征之间的因果关系，进一步完善了模型的构建。这种融合两种方法的模型能够更全面、系统地描述客户行为异常的复杂性。 随后，为了实现高效聚类，文章提出了基于AHP-DEMATEL模型的改进K-means算法。K-means是一种经典的无监督学习算法，适用于大数据集的快速聚类。然而，原始的K-means算法对初始中心点的选择敏感，且无法处理非球形分布的数据。通过引入AHP-DEMATEL模型，算法可以更好地考虑特征的相对重要性和相互作用，从而优化聚类结果。 在实际数据验证中，该算法的表现优于其他同类方法，无论是在多类型异常客户的综合聚类还是单类型异常客户的聚类分析中，都能显著提升聚类性能。这一成果对于电信运营商来说具有很高的实用价值，可以有效提升异常行为检测的精准度，为防范欺诈和提高服务质量提供有力支持。 该研究结合了AHP-DEMATEL模型和改进K-means算法，为语音通信异常客户的识别提供了新的思路，对于加强电信安全、预防非法活动具有重要的理论与实践意义。未来的研究可以进一步探索更多复杂行为特征，优化算法性能，以应对更加多样化的异常情况。