国际漫游通信用户识别模型：高精度实证分析与应用策略

本文主要探讨了国际漫游通信产品使用率较低的问题，为了提升这一领域的服务效率和用户体验，作者申志伟、崔瑞媛和吕恒提出了一个创新的策略。他们利用移动用户在通信行为和属性方面的大量数据，采用统计分析与识别模型相结合的方法。具体而言，研究团队运用了SPSS（Statistical Package for the Social Sciences，社会科学研究统计软件）和Clementine（一种数据挖掘工具）这两种强大的数据分析工具，目标是实现高命中率和广泛的覆盖范围，以便更准确地识别国际漫游通信产品的潜在用户。 通过深入挖掘和提炼出用户的特定行为模式和属性特征，如频繁的跨国通话记录、国际漫游历史、消费习惯等，这些特征成为了识别的关键依据。文章详细地进行了实证对比分析，对每一种潜在特征进行了严谨的数据验证，结果显示识别模型的精准度非常高。这一结果对于电信运营商来说具有重要的实际价值，它帮助运营商更好地理解用户需求，有针对性地优化国际漫游服务，提高产品和服务的吸引力，从而提升国际漫游通信产品的使用率。 此外，文章还强调了其研究成果在中图分类号TN929.5下的应用价值，以及被标注为文献标识码A，表明该研究达到了学术期刊的标准。引用的DOI（Digital Object Identifier，数字对象唯一标识符）10.11959/j.issn.1000-0801.2016022进一步明确了文章在学术界的定位和可追踪性。 总结起来，本文的核心贡献在于提供了一种有效的用户识别模型，通过实证分析证实了其在国际漫游通信产品市场中的实用性和高效性，对于推动电信行业的个性化服务和业务优化具有显著的指导意义。