摘要
本申请实施例公开了一种潜在不满意用户识别方法、系统、设备、存储介质及产品,涉及通信数据处理技术领域,公开了潜在不满意用户识别方法,包括:确定各不满意用户各自对应的最优基站;对各不满意用户与各自对应的最优基站进行配对,得到各个数据对,并通过基于密度的聚类算法将各数据对划分为各个簇;获取各簇各自对应的重合区域,并将各重合区域中的用户作为潜在不满意用户。本申请技术方案旨在解决如何识别潜在不满意用户的技术问题。
技术关键词
识别方法
样本
基站
分类规则
通信数据处理技术
机器学习模型
训练集
计算机程序产品
线段
处理器
识别设备
指数
识别系统
邻域
算法
识别模块
密度
可读存储介质
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
功率预测方法
风电场风功率预测
RBF神经网络
多变量传感器
阿尔法
加速性能测试方法
生成对抗学习
场景
无监督学习
工况特征
乳腺癌风险
医疗健康信息技术
数据
机器学习模型
变量
特征提取方法
特征提取系统
节点特征
标签
扫描模块