技术总结
本发明涉及电信业务支撑领域，提供了一种基于指数回归和极大似然估计计算用户行为偏好的算法。其中该算法包括：对用户位置数据的分布分析及异常数据剔除；通过负二项回归，拟合用户活跃次数与用户质态属性之间的线性关系，通过极大似然估计求出待估计参数，查看参数估计是否通过检验，得到回归方程。求消费、流量、通话时长的四分之三分位点，通过回归方程确定基站活跃次数的临界点，使得筛选用户保证活跃次数的同时拥有较高的质态。本发明解决了传统的偏好提取算法不精确、易受干扰的问题，能够全方面的考虑用户的偏好行为，在对用户进行营销推荐时，可提高营销成功率。
技术研发人员：不公告发明人
受保护的技术使用者：南京坦道信息科技有限公司
文档号码：201610568194
技术研发日：2016.07.19
技术公布日：2016.12.07