摘要
本公开提供一种用户聚类方法,包括:获取调研用户的第一满意度评价数据和第一满意度影响参数的第一参数值;基于第一满意度评价数据和第一参数值,确定目标满意度影响参数;基于目标满意度影响参数和第一满意度评价数据,构建满意度预测模型;利用满意度预测模型,确定待预测用户的满意度预测值;基于满意度预测值,对待预测用户中的预测不满意用户聚类,以获取预测不满意用户的聚类结果。本公开的方法,通过确定目标满意度影响参数,剔除了冗余的第一满意度影响参数,提高了满意度预测模型的计算效率和准确度;并且通过满意度预测值,对待预测用户中的预测不满意用户聚类,可以提高聚类结果的准确度,便于改善用户的网络质量。
技术关键词
参数
变量
聚类方法
时间段
数据
线性回归算法
时间提前量
矩阵
场景
随机森林
电子设备
网络
处理器
小区
网格
冗余
存储器
标记
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路段
城市道路
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数据建模方法
频域特征
矩阵
多尺度特征
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