朴素贝叶斯分类算法在提升电信客户满意度方面的研究应用

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英文篇名：Research and Application of Naive Bayesian Classification Algorithm in Improving Telecom Customer Satisfaction 作者：张聪慧 英文作者：ZHANG Cong-hui;School of Information Science and Technology,East China Normal University; 关键词：贝叶斯分类 ; 多项式模型 ; 高斯模型 ; 伯努利模型 英文关键词：Bayesian classification;;Polynomial model;;Gauss model;;Bernoulli model 中文刊名：KJSJ 英文刊名：Science & Technology Vision 机构：华东师范大学信息科学与技术学院; 出版日期：2019-01-15 出版单位：科技视界 年：2019 期：No.260 语种：中文; 页：KJSJ201902052 页数：2 CN：02 ISSN：31-2065/N 分类号：127-128

摘要

针对电信客户数据量庞大的特点,采用基于python语言的朴素贝叶斯分类算法,对电信客户的投诉内容进行分类,以便在更短的时间内对客户的投诉意见作出有效的处理,从而提高客户的满意度。
        In view of the huge amount of data of telecom customers,the naive Bayesian classification algorithm based on Python language is adopted to classify the complaints of telecom customers,so as to effectively deal with the complaints of customers in a shorter time,thereby improving customer satisfaction.

引文

[1]蒋盛益,李霞,郑琪著.数据挖掘原理与实践[M].北京:电子工业出版社.2013.