第 ２５卷第 ３期
２００５年 ３月
计 算机 应用
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ
Ｖ０ｌ＿２５ Ｎｏ．３
Ｍａｒ．２０Ｏ５
文章编号 ：１００１—９０８１（２００５）０３—０６７３—０３
基 于贝 叶斯 网络 的推 理在 移动 客户 流 失分 析 中的应 用
叶 进 。林 士 敏
（１．桂林 电子工业 学院 通信 与信息工程 系，广 西 桂林 ５４１００４；
２．广西师范大 学 计 算机科学 系，广 西 桂林 ５４１００４）
（Ｙｅｊｉｎ＠ｇｌｉｅｔ．ｅｄｕ．ｃｎ）
摘 要 ：移动客户 流失分析 系统在数据挖掘 的基础上 ，实现 了客 户流失模型的 管理 应用。其 中关
键 的环 节是根据 先验知识 的 因果推 理和基 于贝叶斯 网络 的 因果推 理进 行 流失客 户 的分析 ，挖掘 导致
流失的因素 ，从 而辅助 市场经营人 员制订相 应的策略 。 实验说 明 ，基 于 贝叶斯 网络推理 的知识 可以不
断修 正先验知识 ，获得 对客户流 失等 问题 的正确认识 。
关键词 ：因果推理 ；贝叶斯 网络 ；机 器学 习；客 户流失
中图分 类号 ：ＴＰ１８１ 文献标识码 ：Ａ
Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｂａｙｅｓｉａｎ ｎｅｔｗｏｒｋ
ｉｎ ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ ｃｈｕｒｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｃａｒｒｉｅｒｓ
ＹＥ Ｊｉｎ ．ＬＩＮ Ｓｈｉ．ｍｉｎ
（１．Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｇｕｉｌｉｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，
Ｇｕｉｌｉｎ Ｇｕａｎｇｘｉ ５４１００４， Ｃｈｉｎａ；
２．Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｇｎａｎｇｘｉ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕｉｌｉｎ Ｇｕａｎｇｘｉ ５４１００４，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｓｙｓｔｅｍ ｏｆ ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ ｃｈｕｍ ｉｎ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｃａｒｒｉｅｒｓ ｗａｓ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ． Ｉｔ ｕｓｅｄ
Ｂａｙｅｓｉａｎ ｎｅｔｗｏｒｋ ｔｏ ｂｕｉｌｄ ｔｈｅ ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ ｃｈｕｍ ｍｏｄｅｌ ｆｒｏｍ ｅｘｉｓｔｉｎｇ ｂｕｓｉｎｅｓｓ ｄａｔａ． Ｓｏ ｔｈｅ ｍａｒｋｅｔ ｐｅｏｐｌｅ ｃｏｕｌｄ ｍａｋｅ
ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ｐｏｌｉｃｙ． Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ｐｒｏｖｅ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｒｉｏｒｉｔｙ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｃａｌｌ ｂｅ ｃｏｒｒｅｃｔｅｄ ｃｏｎｔｉｎｕａｌｌｙ ｂｙ ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ
Ｂａｙｅｓｉａｎ ｎｅｔｗｏｒｋ， ａｎｄ ｈｅｌｐ ｔｏ ｓｏｌｖｅ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ ｃｈｕｍ ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ｃａｕｓａｌｉｔｙ； Ｂａｙｅｓｉａｎ ｎｅｔｗｏｒｋ； ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎ；ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ ｃｈｕｍ
０ 引言
移动通信 用户 的客 户流失是一个长期 以来 困扰全球移 动
电话运 营商 的难题 。在欧 洲，每年有 ３５％ ～５０％的客户 流
失；而获取一个新客户的平均成本超过 了 ￥ ７００，这几 乎相当
于一个客 户 ５年内给公司带来 的净利润 。这种情况直接导致
客户 回报率 的下降。＿ｌ 根据流失的客户和没有流失的客户性
质和消费行 为 ，进行推理 分析 ，建立 客户流失预测模 型 ，分析
哪些客 户 的流失 概 率较 大 ，流 失 客户 的消 费行 为 如何 ，正 在成
为移 动公 司面 临的 重要 课题 。
“移动客 户流失 分析系统”是 一个智能信 息分析系统 ，它
从用户资料、账单 、详单等业务数据中提取相关 的信息 ，通过
流失客户 的分析 ，发掘导致流失的因素 ，辅 助市场经营人员制
订相应的 销售策略 ，同时为挽 留客户提供决策依据。
整个系统 的业 务流 程如 图 １所示 ，把数据挖掘得到的知
识和市场的经验 、客服的信息结合起来 ，应用于数据库中的数
据进行流失客户的预测 、分析 ，对确认有流失倾向的客户根据
不同的情 况进 行 预警处理 ，包 括套餐 资 费调整、服 务 方式更
改、竞争 对手调查等 ，同时将 预警客户名单通过公司的数据 交
换平台下发给各个业务分区 ，进行摸底跟踪 ，实施关怀工程 。
其中流失 客户 的预 测和分析是 两个关键的环节 ，需要 选
择合适的推理 分析方法 ，获取有用 的模 型和知识应 用于系统
中 ，才能进行科学的辅助决策。
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图 １ 移动 客户 流失分 析 系统业务 流程
本 文介绍 了根据先 验 知识 的 因果推 理 和基 于 贝叶斯 网络
的推理在 该过程中的应用 ，实验结果说明 ，基 于贝 叶斯 网络的
推 理是较 优 的 。
ｌ 因果 推理 与 贝 叶斯 网络
在信息处理 自动化得到不断提高后 ，人们已经逐步开始
了对思维 自动化 的 思考。而实现思 维 自动化的关键 问题之
一
， 就是 如何有效表达和解决不确 定性 问题 。
贝叶 斯 网络 （Ｂａｙｅｓｉａｎ Ｎｅｔｗｏｒｋ） 。 又 称 为 置 信 网 络
（Ｂｒｉｅｆ Ｎｅｔｗｏｒｋ），是基于概率分析 、图论 的一种不确定性知识
的表达和推理 的模 型 。从直 观上 讲 ，Ｂａｙｅｓｉａｎ 网络表现为一
收稿 日期 ：２００４—０８—２９；修 订 日期 ：２００４—１１一Ｏ８
基金项 目：清 华大学智能 技术 与系统国家重 点实 验室 开放课题资助 （９９Ｏ０２）；广西教 育厅 学科 软环 境建 设项 目（Ｄ２０３２７）
作者简介 ：叶进（１９７０一），女 ，江苏泰兴人 ，讲师 ，主要研究方向：数据挖掘、机器学习、数据库技术； 林 士敏（１９４１一），男，广西贵港人，教
授 ，主要研究 机器学习 、知 识发 现 ．
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