第２６卷第２期厦门城市职业学院学报Ｖｏｌ．２６Ｎｏ．２２０２４年４月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＸｉａｍｅｎＣｉｔｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＡｐｒ２０２４［收稿日期］２０２３－１０－１５［作者简介］邱伟斌，男，中国移动厦门分公司市场部项目经理、中级统计师。连壮，男，工学硕士，厦门城市职业学院（厦门开放大学）人工智能学院讲师、高级工程师。基于神经网络算法的电信客户选择预测模型研究邱伟斌１，连壮２，３（１．中国移动厦门分公司，福建厦门３６１００８；２．厦门城市职业学院，福建厦门３６１００８；３．厦门开放大学，福建厦门３６１００８）［摘要］当前，机器学习广泛应用于多个领域，大数据作为机器学习的原材料，也成为重要资源。电信行业积累了海量优质数据，立足电信企业一线工作需求，将机器学习技术与大数据统计思维、应用相结合，能够实现大数据赋能通信产业，以科技引领产业转型升级。基于某电信运营商数据和Ｐｙｔｈｏｎ平台构建神经网络，可以实现客户行为预测模型。该预测模型在输入数据维度、实际样本量、参数量、最终预测准确率等方面出现明显提升，在实践中能够产生较大的商业价值和效益。［关键词］神经网络算法；电信客户选择预测模型；深度学习；大数据［中图分类号］ＴＰ１８３；Ｆ６２６［文献标识码］Ａ［文章编号］２０９５－２７２４（２０２４）０２－００８４－０６随着信息通信技术（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ＆Ｃｏｍｍｕｎｉ⁃ｃａｔｉｏｎｓＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＩＣＴ）的广泛应用，以及新型基础设施建设的推进，电信行业在国民经济中的地位逐步提高，大有成长为战略型、创新型、融合型产业的趋势，已然成为数字中国战略规划建设的主力军。随着信息技术的快速发展，人工智能领域发展日新月异，大量重复性技术工作预计将很快被人工智能替代。人工智能有望成为全新的生产要素，促进社会劳动生产力大幅提高。大数据时代下，基础服务运营商、公共事业单位、政府部门等具有天然数据资源优势的企事业单位部门，应当积极投身数智技术创新应用，充分运用大数据技术挖掘信息隐含价值，赋能企业社会，把握人工智能时代的数智化转型机遇。电信企业在经营过程中产生、积累了大量用户消费和通信使用数据。如何挖掘这些宝贵数据的应用价值，通过机器学习技术赋能产业发展，创建规范的大数据产业生态，成为通信行业企业数智转型中的现实难题。作为统计工作者，应当充分发挥自身优势，融合应用信息技术与统计思维...
