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专 业 学 位 研 究 生 学 位 论 文
基于 k-最近邻算法的电信套餐推荐模型研
论文题目（中文） 究
Telecom Package Recommendation Model
论文题目（外文） Study Based on K-Nearest Neighbor
Algorithm
研 究 生 姓 名 李 楠
学位类别 工程硕士
专 业 学 位 领 域 软件工程
学位级别 硕 士
校内导师姓名、职称 郑光 副教授
校外导师单位、姓名 甘肃万维信息技术有限责任公司 王军涛
论文工作起止年月 2016 年 9 月 至 2017 年 10 月
论 文 提 交 日 期 2017 年 10 月
论 文 答 辩 日 期 2017 年 12 月
学 位 授 予 日 期
校址：甘肃省兰州市
基于 k-最近邻算法的电信套餐推荐模型研究
中文摘要
随着用户需求不断提升，电信套餐的市场划分越来越细致，套餐设计越显
多角度和多样化，种类功能也更加丰富。但是套餐的数量并没有带来与之匹配
的市场优势，套餐数量繁多臃肿、信息庞大，给电信运营商带来管理困难的同
时，也给用户带来了套餐选择的困扰。因此，智能化、个性化的套餐推荐越来
越重要，从用户的历史消费数据中提取特征，动态分析用户需求，建立科学的
推荐模型，主动为用户推荐适合的电信套餐产品，这也是电信套餐在市场化下
的必然趋势。
本文运用了k-最近邻算法来进行理论分析，并构建了电信套餐推荐模型。
首先，介绍了k-最近邻算法，并分析了基于该算法的电信套餐推荐模型的可行
性。其次，基于电信套餐的概念范畴，构建了电信套餐特征信息，提出了刻画
电信用户消费行为和电信套餐的维度和指标，并讲述了基于用户的消费行为和
历史消费数据提取特征。最后，描述了电信套餐推荐模型如何建立。通过对用
户相似度、邻居集计算和流程进行了实验分析与比较。充分证实了基于k-最近
邻算法在电信套餐推荐领域中的应用是可行且有效的，可以作为电信企业的套
餐运营管理的一种科学智能的推荐方法和管理工具。
关键字：k-最近邻算法，电信套餐，特征值，推荐模型
I
Telecom Package Recommendation Model Study Based on
K-Nearest Neighbor Algorithm
Abstract
With the increasing demand of users, increase of users’ needs, the market segmengation of
Telecompackages is becoming more and more detailed. The more diverse and diverse the design of
package design and the species are more fu