28、灾害受损区域定位与电信潜在客户挖掘

灾害受损区域定位与电信潜在客户挖掘

灾害受损区域定位

在自然灾害发生后，快速准确地定位受损区域对于提供人道主义援助至关重要。研究提出了一种新颖的模型，用于在行政区层面检测和识别受地震影响最严重的区域。

传统方法多关注人类移动和行为模式，却未涉及区域受灾程度的识别，且针对发展中国家（如厄瓜多尔）的研究较少。该研究提出的机器学习模型和四个不同的分数或特征，能在灾害发生后的24小时内获取，可有效表征行政区情况，进而识别厄瓜多尔各行政区的受损程度。

此研究成果有助于政府决策者将人道主义援助精准送达真正受损的地区。研究表明，该方法能在67%的情况下正确将高度受损的行政区标记为“高度受损”。其主要贡献之一是能在自然灾害发生后的24小时内识别高度受损区域，这对地方政府合理分配资源意义重大。另外，提出的访客多样性指数是对流行的香农熵指标的优化，它根据当前位于某地的人们的来源地数量，为该地赋予较高的受欢迎程度得分。

电信潜在客户挖掘

在拉丁美洲，电信运营商之间的竞争日益激烈。为增加市场份额，运营商采取吸引新用户、抢夺竞争对手客户和留住现有客户三种策略。本研究聚焦于吸引其他电信运营商的新客户。

由于缺乏其他运营商用户行为信息，研究通过分析这些用户与本公司用户的交互信息来预测其未来行为。具体操作如下：
1. 数据使用 ：利用小型办公室家庭办公室和后付费用户的通话详单记录（包括通话流量和互联网消费），将移动社交网络结构建模为有向图G(V, E)，顶点根据互联网消费加权，边根据呼入和呼出通话量加权。
2. 社区检测 ：采用改进的Louvain算法检