Prepaid or Postpaid? That Is the Question: Novel Methods of Subscription Type Prediction in Mobile Phone Services
| Autor: | Martin Minnoni, Carlos Sarraute, Márton Karsai, Wei Du, Eric Fleury, Yongjun Liao |
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| Přispěvatelé: | École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon), Dynamic Networks : Temporal and Structural Capture Approach (DANTE), Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme (LIP), École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Rhône-Alpin des systèmes complexes (IXXI), École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Université Jean Moulin - Lyon 3 (UJML), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Université Jean Moulin - Lyon 3 (UJML), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme (LIP), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Grandata [Buenos Aires], ANR-15-CE38-0011,SoSweet,Une sociolinguistique de Twitter : liens sociaux et variations linguistiques(2015), ANR-13-CORD-0017,CODDDE,Communautés dynamiques, diffusion et détection d'événements(2013), École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Institut Rhône-Alpin des systèmes complexes (IXXI), École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Université Jean Moulin - Lyon 3 (UJML), Université de Lyon-École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon), École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL) |
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2018 |
| Předmět: |
Behavioural prediction
Information retrieval Computer science Node (networking) Supervised learning Subscription types 02 engineering and technology Indirect Inference Type (model theory) [INFO.INFO-SI]Computer Science [cs]/Social and Information Networks [cs.SI] Terms of service Mobile phone Mobile phone services 020204 information systems 0202 electrical engineering electronic engineering information engineering Key (cryptography) 020201 artificial intelligence & image processing Graph labelling |
| Zdroj: | Social Network Based Big Data Analysis and Applications Social Network Based Big Data Analysis and Applications, Springer, pp.165-181, 2018, Lecture Notes in Social Networks, ⟨10.1007/978-3-319-78196-9_8⟩ Lecture Notes in Social Networks ISBN: 9783319781952 |
| DOI: | 10.1007/978-3-319-78196-9_8⟩ |
| Popis: | International audience; In this paper, we investigate the behavioural differences between mobile phone customers with prepaid and postpaid subscriptions. Our study reveals that (a) postpaid customers are more active in terms of service usage and (b) there are strong structural correlations in the mobile phone call network as connections between customers of the same subscription type are much more frequent than those between customers of different subscription types. Based on these observations, we provide methods to detect the subscription type of customers by using information about their personal call statistics, and also their egocentric networks simultaneously. The key of our first approach is to cast this classification problem as a problem of graph labelling, which can be solved by max-flow min-cut algorithms. Our experiments show that, by using both user attributes and relationships, the proposed graph labelling approach is able to achieve a classification accuracy of ∼87%, which outperforms by ∼7% supervised learning methods using only user attributes. In our second problem, we aim to infer the subscription type of customers of external operators. We propose via approximate methods to solve this problem by using node attributes, and a two-way indirect inference method based on observed homophilic structural correlations. Our results have straightforward applications in behavioural prediction and personal marketing. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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