Диссертация (1138748), страница 12
Текст из файла (страница 12)
Каждый клиент можетиметь несколько абонентских SIM-карт на нескольких устройствах, и сейчаснет возможности строго указать какие именно SIM-карты принадлежат какомуклиенту, более того, клиент может иметь несколько SIM-карт у разныхоператоров, где каждый абонент будет представлять только часть потребленияданного клиента. Поэтому в работе, как и принято у телекоммуникационныхкомпаний, будет ориентация на абонентов, данные по которым собираютсястрого, и есть очевидная возможность сопоставить расходы и потреблениеотдельно взятого абонента.Формирование профилей потребления абонентов должно основыватьсяна характеристиках потребления, которые часто имеют тесные связи междусобой. Для того, чтобы не завышать ценность задублированных характеристикпотребления необходимо провести факторизацию и выявить независимыедруг от друга факторы потребления.На основе независимых факторов потребления можно проводитькластеризацию и выявлять профили потребления.
Невозможно даже примернопредположить сколько групп различного потребления сейчас представлено нарынке сотовой связи. Поэтому для выбора метода кластеризации можновыделить несколько подходов: Экспертное определение количества кластеров абонентскогопотребления (например, это может быть или уже из устоявшейсяпрактики компании, или исходя из возможностей обработкиразличных групп потребления). Объективно, исходя из структуры представленного набора данных(например,методсамоорганизующихсякартКохонена)(Кохонен, 2008).Поскольку желательно минимально прибегать к экспертным оценкам, тонеобходимметод,которыйавтоматическиопределяетколичествонезависимых профилей потребления. Вся информационно-логическая схемаформирования кластеров абонентского потребления представлена на рис.
8.67ПореализациипредставленногоалгоритмабудетполученоKнезависимых кластера абонентского потребления.Абоненты- продолжительность голосовыхвызовов внутри сети,- продолжительность голосовыхвызовов на конкурентов,- количество СМС,- трафик мегабайт- и т.п.Всего XисходныххарактеристикФормированиенезависимыхповеденческихфакторовМетод факторногоанализа- независимый фактор 1- независимый фактор 2- независимый фактор 3- и т.п.Всего FaнезависимыхфакторовВыявлениепрофилейабонентскогопотребленияМетод кластеризации- независимый кластер 1- независимый кластер 2- независимый кластер 3- и т.п.Получено KкластеровабонентовРис.
8 Информационно-логическая схема формирования абонентскихкластеровДругойпредставлениясоставнойчастьюстоимостныхрешенияхарактеристикявляетсяабонентов.формированиеЭтоозначаетнеобходимость расчета реальной стоимости каждого тарифного плана, чтосвязанно с различными нюансами специфики предоставления сотовой связи,например, различными бонусами, акциями, различными модифицирующими68стоимость услугами и пакетами. Чтобы представить наиболее близкуюстоимость к той, которую платит потребитель каждого тарифного плана, онабудет использоваться не из условий тарифного плана, а непосредственно изусловий фактического взаиморасчета.Тарифные планы- стоимость минуты голосовойсвязи на внутрисеть,- стоимость минуты голосовойсвязи на конкурентов,- стоимость одного СМСсообщения,- стоимость одного мегабайтаинтернет трафика- и т.п.Всего 13стоимостныхисходныххарактеристикФормированиенезависимыхстоимостныхфакторовМетод факторногоанализа- независимый фактор 1- независимый фактор 2- независимый фактор 3- и т.п.Всего FpнезависимыхфакторовВыявлениеустойчивых групптарифных плановМетод кластеризации- независимый кластер 1- независимый кластер 2- независимый кластер 3- и т.п.Получено P кластеровтарифных плановРис.
9 Информационно-логическая схема кластеризации тарифных планов.Тарифные планы систематически корректируются, выпускаются новые, атакже создается несколько модификаций, часть из которых предлагаетсятолько адресно. Количество тарифных планов телекоммуникационной69компании может быть достаточно велико, а время предложения тарифныхпланов в открытом доступе весьма ограниченно, то, чтобы иметь некотороеустойчивое представление о стоимостях тарифных планов их необходимокластеризовать (Вашурина, 2011).Стоимостные характеристики тарифных планов, несомненно, связанныдруг с другом и необходимо использовать факторный анализ для получениянезависимых стоимостных характеристик.
Получив набор независимыхлатентных переменных, отражающих стоимостные характеристики, возможнопроизвести группировку тарифных планов, с тем, чтобы конкретные тарифныепланы с точки зрения абонента были схожими в рамках группы и конечныйвыбор конкретного тарифного плана уже был индифферентным для абонента.На рис. 9 представлена информационно-логическая схема кластеризациитарифных планов. Полный список исходных стоимостных характеристикпредставлен в приложении 3.Реализация данной схемы приведет к формированию P устойчивых отвремени кластеров тарифных планов, стоимостные характеристики которыхдолжны быть значимо различны для каждого кластера.2.4 Методы принятия решенийМетод анализа иерархий (МАИ) (Коробов, 2005), является одним изнаиболее популярных существующих методов.
Он позволяет представить ввиде иерархической структуры целей, подцелей, вариантов решений(альтернатив), на основе которой построен метод. А также используютсяматрицы парных сравнений для получения дополнительной информации окритериях и альтернативах.МАИ состоит из четырёх этапов:1. Формализация задачи в виде иерархической структуры с несколькимиуровнями: цель, критерии, альтернативы.702. Эксперты или ЛПР выполняют сравнение пар значений на каждомуровне.
После сравнения результаты представляются в видесовокупности матриц парных сравнений.3. На основе полученных матриц парных сравнений рассчитываютсякоэффициенты, характеризующие важность элементов на всехуровнях. Важно проверять насколько согласованны представленныесуждения экспертов или ЛПР при помощи индекса согласованности.4. Подсчитывается итоговый вес каждой из альтернатив и определяетсянаилучшая альтернатива или они ранжируются.Результаты парных сравнений из п.2 представляют в виде матрицы X =( ). означает отношение весов соответствующих критериев.Следовательно, необходимо выполнение условия антисимметричности =1. Оценки относительной важности, согласно автору метода Т.Л. Саати(Саати, 1989) должно быть в соответствии с табл.
2.Вычисление весов критериев является равным значению собственномувектору матрицы парных сравнений. Также необходимо вычислить индекссогласованности (ИС), который показывает насколько полезны были оценкиэксперта.ИС =−−1Где – собственное число, n – число сравниваемых факторов. ИСнеобходимо сравнивать с величиной средней согласованности (СС),полученной Т.Л.
Саати. Значения СС представлены в таблице 3.71(26)Табл. 2 Иерархия экспертных сравнений соотношения критериев (источник:Коробов, 2005)Интенсивность СуждениеПояснениеотносительнойважности1Равная важностьРавный вклад критериев в цель3УмеренноеОпыт и суждение дают легкоепревосходствопревосходство одного критерия наддругим5СущественноеОпыт и суждение дают сильноепревосходствопревосходство одного критерия наддругим7ЗначительноеОдному критерию дается настолькопревосходствосильное превосходство, что оностановится практическизначительным9Очень сильноеОчевидность превосходства одногопревосходствофактора над другим подтверждаетсянаиболее сильно2, 4, 6, 8ПромежуточныеПрименяются в компромиссномрешения междуслучаедвумя соседнимисуждениямиКаждое символическое суждение преобразуется в число, одно издискретного множества 1/9, 1/8, …, ½, 1, 2, …, 8, 9.72Табл.
3 Средние согласованности (СС) для случайных матриц разногопорядка (источник: Коробов, 2005)n12345678910СС000,580,901,121,241,321,411,451,49Отклонение ИС от СС не должно составлять более 10%.Для учета предпочтений инвесторов при формировании тарифнойполитики целесообразно использовать метод взвешенной суммы критериев(МВСК). В своей работе Подиновский В.В. проанализировал достоинства инедостатки этого метода и подробно рассмотрел возможности его применениядля решения задач (Подиновский, 2013). Основной целью метода взвешеннойсуммы критериев обычно является выбор наилучшей альтернативы, но такжеон способен помочь произвести оценку всех альтернатив.Для проведения анализа МВСК, Подиновский В.В.
вводит исходныеопределения и формулы.Пусть – множество значений критерия (представляет собой шкалукритерия). В рамках метода предполагается, что прирост значения каждогокритерия увеличивает и предпочтение результата функции (т.е. критериидолжны быть ориентированы положительно). Каждая альтернатива xописывается набором значений критериев 1 = 1 (), …, = (). Чтопредставляет собой вектор оценок = (1 , … , ).
Исходя из самойпостановки задачи у нас всегда должно быть множество альтернатив X, чтобывыбрать лучшую, сопоставляются вектора оценок каждой альтернативы. Иесли значения векторов одних альтернатив не являются Парето оптимальнымидля значений других векторов, то возникает неоднозначность выбораальтернативы. В соответствии с МВСК для всех значений критериев каждойальтернативы необходимо провести операцию «свертки», путем суммированиявзвешенных критериев. Перед «сверткой» иногда производится нормализациязначений каждого критерия.
Операция «свертки» производится по функции:73(|) = 1 1 + ⋯ + ,(27)где – это вес каждого из критериев, принято, что значение -огоберется положительным, а сумма всех равна 1. Если все альтернативы xоценены по всем критериям и определены значения весов критериев , томожно применить формулу (27) и полученное значение взвешенной суммыкритериев и будет характеризовать приоритетность альтернативы x.(()|) = 1 1 () + ⋯ + ()(28)Наибольшее значение взвешенной суммы критериев соответствуетнаилучшей альтернативе (28), при этом полученная для каждой альтернативыx взвешенная сумма критериев показывает насколько данная альтернативаболее ценная чем другая. Описанная функция свертки (27) носит аддитивныйвид, и как отмечает Подиновский В.В., для нее необходимо выполнениеусловий, которые гарантируют ее существование и возможность применения,например, условие взаимозависимости критериев по предпочтению.Помимо аддитивного вида функции свертки (27), существуют и другиевиды, например, мультипликативный обобщенный критерий:П (|) = 1 1 × … × ,(29)Также существуют методы, которые отличаются еще сильнее, например,схемы «голосования» в методах ELECTRE.Необходимый вид свертки определяется непосредственно исходя иззадачи.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
