Phương pháp mới tính toán ổn định của khung / Phương pháp mới tổng hợp chất trung gian 2,7-dibromo-9,9-dioctylfurorene cho polyme phát sáng gốc fluoren trong điều kiện tổng hợp vi sóng và xúc tác dị thể đất sét chống aliquat / Phương pháp mới xử lý dữ liệu mất cân bằng nâng cao hiệu quả dự đoán khách hàng rời bỏ dịch vụ

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Xuân Thọ Đặng, Hữu Bảo Phương Đỗ, Văn Duẩn Đoàn, Thiện Nha Lê, Xuân Đoàn Lê, Bảo Lâm Nguyễn, Hữu Xuân Trường Nguyễn, Phương Tùng Nguyễn, Thành Luân Nguyễn, Văn Tuấn Nguyễn

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại: 624330 Civil engineering

Thông tin xuất bản: Tạp chí xây dựng, Tạp chí hóa học, Nghiên cứu Tài chính Kế toán, 200820122022

Mô tả vật lý: 35-37, 111-115, 59-63

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 470790

2,7-Dibromo-9,9-dioctyl fluorene is an initial intermediate compound of various fluorene based light emitting polymers. The authors have performed the alkylation of octyl bromide to 2,7-dibromofluorene in 50 percent NaOH solution using Aliquate 336 pillared clay as heterogenous catalyst and microwave irradiation. This original approach has let not only the facile receiving of the designed product with yield of 75 percent, purity of 98 percent and reuse of catalyst but also avoiding the complicated reaction with butyl lithium or the loss of expensive Aliquate 336 as in standard methods.Dự đoán khách hàng rời bỏ dịch vụ là một bài toán phân lớp trong khai phá dữ liệu, sử dụng các mô hình phân lớp để dự đoán khách hàng có khả năng rời bỏ dịch vụ hay không. Đây là một trong những bài toán khó và có ý nghĩa quan trọng đối với các doanh nghiệp. Bài toán này đặc biệt khó bởi dữ liệu thường gặp vấn đề mất cân bằng khi số lượng khách hàng rời dịch vụ chỉ chiếm một tỉ lệ nhỏ trong tổng số. Do đó, bài toán dự đoán khách hàng rời dịch vụ trở nên khó khăn và thách thức hơn, cần có hướng tiếp cận mới để giải quyết. Một số phương pháp phổ biến giải quyết vấn đề này như SMOTE, Borderline-SMOTE, Safe-level SMOTE mặc dù đã đạt được những kết quả tích cực, nhưng một số trường hợp lại không đạt được kết quả mong đợi. Trong bài báo này, chúng tôi sẽ trình bày về ứng dụng của phương pháp phân lớp dữ liệu mất cân bằng trong giải quyết bài toán dự đoán khách hàng rời bỏ dịch vụ và đưa ra phương pháp cải tiến mới để nâng cao hiệu quả dự đoán.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 71010608 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH