Skip to the main content

Original scientific paper

https://doi.org/10.7305/automatika.2015.12.742

Utjecaj društvene mreže na odljev korisnika u mobilnim mrežama

Niko Gamulin ; Telekom Slovenije, Cigaletova 15, 1000 Ljubljana, Slovenia
Mitja Štular ; Telekom Slovenije, Cigaletova 15, 1000 Ljubljana, Slovenia
Sašo Tomažič ; Department of Telecommunications, Faculty of Electrical Engineering, University of Ljubljana, Tržaška 25, 1000 Ljubljana, Slovenia


Full text: english pdf 680 Kb

page 252-261

downloads: 1.123

cite


Abstract

Kako je telekomunikacijski sektor dosegao zreli stadij, zadržavanje postojećih korisnika od ključne je važnosti za pružatelje telekomunikacijskih usluga. Analizom liste poziva moguće je nadzirati korisnike u kontekstu društvene mreže i dobiti dodatni uvid u širenje utjecaja među povezanim korisnicima, što je relevantno za odljev korisnika. U ovom radu razmatramo obrasce komunikacije korisnika mobilnih mreža i podatke o planu pretplate. Naš cilj je korištenjem jednostavnog modela predvidjeti koji korisnici su najskloniji prijelazu na drugu mrežu, pritom koristeći samo korisnikovu društvenu mrežu koja se formira odlaznim pozivima i prijelazima između mreža njihovih susjeda. S ciljem mjerenja važnosti pojedinog parametra društvene mreže za predikciju prelaska na drugu mrežu uspoređena su tri modela: prostorna klasifikacija, regresijski model i model neuronske mreže. Za svakog pretplatnika razmatramo tri parametra društvene mreže: broj susjeda koji su promijenili mrežu, broj poziva prema njima kao i trajanje spomenutih poziva u različitim vremenskim razdobljima. Rezultati pokazuju kako se korištenjem samo jednog ili dva od navedenih parametara društvene mreže postižu rezultati koji su usporedivi ili bolji od rezultata složenijih modela drugih autora koji koriste veliki broj osobnih parametara i/ili parametara društvene mreže.

Keywords

prijelaz korisnika; analiza društvene mreže; strojno učenje, mobilna mreža

Hrčak ID:

152887

URI

https://hrcak.srce.hr/152887

Publication date:

11.2.2016.

Article data in other languages: english

Visits: 2.784 *