基于机器学习的电信套餐个性化推荐模型的设计与实现_电信用户套餐推荐模型

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1. 项目简介

        随着互联网技术的快速发展和普及，用户消耗的流量也成井喷态势，近年来，电信运营商推出大量的电信套餐用以满足用户的差异化需求，面对种类繁多的套餐，如何选择最合适的一款对于运营商和用户来说都至关重要，尤其是在电信市场增速放缓，存量用户争夺愈发激烈的大背景下。针对电信套餐的个性化推荐问题，本项目通过数据挖掘技术构建了基于用户消费行为的电信套餐个性化推荐模型，根据用户业务行为画像结果，分析出用户消费习惯及偏好，匹配用户最合适的套餐，提升用户感知，带动用户需求，从而达到用户价值提升的目标。

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2. 功能组成

        基于机器学习的电信套餐个性化推荐模型的功能主要包括：

3. 数据读取与预处理

data_df = pd.read_csv('./dataset/train_all.csv')
 
def contains_null(dataframe):
    missing_df = dataframe.isnull().sum(axis=0).reset_index()
    missing_df.columns = ['column_name', 'missing_count']
    missing_df['missing_rate'] = 1.0 * missing_df['missing_count'] / dataframe.shape[0]
    missing_df = missing_df[missing_df.missing_count > 0]
    missing_df = missing_df.sort_values(by='missing_count', ascending=False)
    return missing_df
 
contains_null(data_df)
 
data_df.info()

        数据字段含义如下：

4. 数据探索式分析

4.1 预测目标为套餐类型 service_type

plt.figure(figsize=(10, 5))
sns.countplot(data_df['service_type'])
plt.title('套餐类型分布', fontsize=16, weight='bold')
plt.show()

4.2 是否固移融合套餐 is_mix_service

4.3 在网时长 online_time 分布

4.4 当月总出账金额_月 1_total_fee

4.5 当月累计-流量 month_traffic 分布

plt.figure(figsize=(15, 5))
sns.distplot(df_4G[df_4G['month_traffic'] < 20000][c], kde=True, color='red')
 
sns.distplot(df_2I2C[df_2I2C['month_traffic'] < 20000][c], kde=True, color='blue')
plt.title('2I2C套餐 VS 4G套餐-当月累计-流量', fontsize=16, weight='bold')
 
plt.show()

 4.6 连续超套 many_over_bill 分布

4.7 合约类型 contract_type 与 合约时长分布

4.8 是否承诺低消用户 is_promise_low_consume

4.9 网络口径用户 net_service 分布 

4.10 用户年龄 age 和性别 gender 分布

# 异常数据清洗
data_df['gender'] = data_df['gender'].map(lambda x: int(x) if x != '\\N' else 0)
 
df_4G['gender'] = df_4G['gender'].map(lambda x: int(x) if x != '\\N' else 0)
df_2I2C['gender'] = df_2I2C['gender'].map(lambda x: int(x) if x != '\\N' else 0)
plt.figure(figsize=(15, 5))
 
plt.subplot(121)
sns.countplot(df_4G['gender'])
plt.title('4G套餐-用户性别分布', fontsize=16, weight='bold')
plt.subplot(122)
sns.countplot(df_2I2C['gender'])
plt.title('2I2C套餐-用户性别分布', fontsize=16, weight='bold')
 
plt.show()

5. 电信套餐预测推荐模型

5.1 训练集、验证集和测试集划分

all_y = data_df['service_type']
 
del data_df['service_type']
del data_df['user_id']
 
all_x = data_df
# 特征名称列表
df_columns = data_df.columns.values
print('===> feature count: {}'.format(len(df_columns)))
 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(all_x, all_y, test_size=0.1, random_state=42)
X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.1, random_state=42)
print('train: {}, valid: {}, test: {}'.format(X_train.shape[0], X_valid.shape[0], X_test.shape[0]))

train: 602630, valid: 66959, test: 74399

5.2 决策树模型构建

xgb_params = {
    'eta': 0.1,
    'colsample_bytree': 0.1,
    'max_depth': 8,
    'subsample': 0.1,
    'lambda': 10,
    'scale_pos_weight': 100,
    'eval_metric': 'auc',
    'objective': 'binary:logistic',
    'nthread': -1,
    'silent': 1,
    'booster': 'gbtree'
}
model = xgb.train(dict(xgb_params),
                      dtrain,
                      evals=watchlist,
                      verbose_eval=1,
                      early_stopping_rounds=10,

[0]	train-auc:0.890915	valid-auc:0.888521
Multiple eval metrics have been passed: 'valid-auc' will be used for early stopping.

Will train until valid-auc hasn't improved in 10 rounds.
[1]	train-auc:0.918572	valid-auc:0.91634
[2]	train-auc:0.932513	valid-auc:0.930667
[3]	train-auc:0.966103	valid-auc:0.965251
[4]	train-auc:0.983685	valid-auc:0.983068 

5.3 特征重要程度分布

5.4 模型性能评估

# predict train
predict_train = model.predict(dtrain)
train_auc = evaluate_score(predict_train, y_train)
 
# predict validate
predict_valid = model.predict(dvalid)
valid_auc = evaluate_score(predict_valid, y_valid)
 
# predict test
predict_test = model.predict(dtest)
test_auc = evaluate_score(predict_test, y_test)
 
print('训练集 auc = {:.7f} , 验证集 auc = {:.7f} , 测试集 auc = {:.7f}\n'.format(
    train_auc, valid_auc, test_auc)
)

训练集 auc = 0.9836853 , 验证集 auc = 0.9830685 , 测试集 auc = 0.9833130

5.5 ROC 曲线

        可以看出，构建的决策树模型具备很好的预测性能，测试集 auc 达到 98.33%，可以根据不同用户的不同消费行为，有效的推荐 2I2C套餐或4G套餐。

6. 总结

        本项目通过数据挖掘技术构建了基于用户消费行为的电信套餐个性化推荐模型，根据用户业务行为画像结果，分析出用户消费习惯及偏好，匹配用户最合适的套餐，提升用户感知，带动用户需求，从而达到用户价值提升的目标。

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