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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

电信运营商提供了一个信息时代最重要的信息交流的平台。

每时每刻都有接近数十亿计的人使用网络服务。

如此庞大数量的用户留下来如此海量的数据，如何利用如此海量的数据，使之产生价值，是电信运营商面临的一个十分重要的问题。

2. 研究的基本内容

一、电信用户的分群1.对用户使用服务后的记录信息数据进行行为识别2.得到电信用户的使用的行为偏好类型3.选用合适的数据挖掘工具，对用户特征进行聚类分群4.根据用户所表现出来的特征而给用户不同的标签进行标记：其中包括了不同类型的标签如：通话型、数据流量型、低消费人群、中端消费人群、高消费人群、年轻型、年长型等不同的标签。

二、用户群体特征分析下面选数据流量型用户作为样例进行分析。

该种类型的人群，通常使用包含数据流量较多的套餐。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

本论文将利用十四周的时间完成。具体安排如下：

1.第一周、第二周确定论文题目，并完成开题报告，与老师进行交流。

2.第三周至第七周根据题目和开题报告搜集相关资料。

4. 参考文献

[1]蔡秋茹，et al.”基于聚类的电信客户分群方法.' Software Guide 8.8 (2009).

[2]郑国荣，张郑礼，ally郭鹏.”聚类分析在电信消费模式中的应用.”重庆大学学报:自然科学版29.4 (2006): 119-121.[3]吴斌，et al.”种基于群体智能的客户行为分析算法.”计算机学报26.8 (2003).