文件名称：论文研究-基于并行C4.5的铁路零散白货客户流失预测研究.pdf
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更新时间：2022-08-11 15:46:53
铁路运输,零散白货,客户流失,C4.5决策树,并行,Hadoop
为了提高铁路零散白货客户流失预测的准确性和高效性，根据铁路零散白货客户的流失特征，提出了基于CDL模型的客户流失识别方法；在此基础上，针对数据量大的问题，提出了基于Hadoop并行框架的C4.5决策树客户流失预测模型。通过仿真实验证明，该模型具有较好的准确性和预测能力，并且随着样本数量的增加，Hadoop并行框架的效率得到了明显的提升，且不影响客户流失预测模型的准确性和预测能力。