Optimisation d’un modèle de classification des churner DNN à l’aide de l’Algorithme Génétique.

dc.contributor.authorBouzouad, Mohemed Aimen
dc.contributor.authorSayhi, Mohamed
dc.date.accessioned2022-03-31T09:58:50Z
dc.date.available2022-03-31T09:58:50Z
dc.date.issued2020
dc.description66 p. : ill. ; 30 cm.en_US
dc.description.abstractLa prédiction de l’attrition ou la tâche de reconnaître les clients susceptibles d’interrompre l’utilisation du service est une question lucrative et essentielle du secteur des télécommunications. La perte de clientèle est souvent un problème critique pour le secteur des télécommunications car les clients ne tardent pas à partir s’ils ne prévoient pas ce qu’ils vont voir. Les clients ont surtout besoin d’un bon rapport qualité-prix, d’un coût compétitif et d’une meilleure qualité de service. La prévision en temps utile des clients fidèles qui ont l’intention de quitter l’entreprise peut aider à les identifier et à les soumettre à une action proactive afin de les conserver.en_US
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-boumerdes.dz/handle/123456789/7765
dc.language.isofren_US
dc.publisherMohammed bougarra faculté des sciencesen_US
dc.subjectDes churner DNNen_US
dc.subjectL'algorithme génétiqueen_US
dc.subjectLes opérateursen_US
dc.titleOptimisation d’un modèle de classification des churner DNN à l’aide de l’Algorithme Génétique.en_US
dc.typeThesisen_US

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