I. Tổng Quan SVM và Dự Báo Khách Hàng Di Động Cải Tiến
Dịch vụ thông tin di động phát triển mạnh mẽ, trở thành phần không thể thiếu trong cuộc sống người dân Việt Nam. Quản lý khách hàng quan trọng vì giữ chân khách hàng hiện tại mang lại lợi nhuận lớn. Chi phí tìm khách hàng mới lớn hơn nhiều so với giữ chân khách hàng hiện tại, đặc biệt trong thị trường viễn thông bão hòa. Khách hàng dài hạn ít biến động hơn, ví dụ, khách hàng lâu năm ít chuyển sang công ty khác vì khuyến mãi và đóng góp nhiều lợi nhuận hơn. Các công ty viễn thông chú trọng đầu tư vào việc phát triển mô hình dự báo khách hàng rời mạng (churn prediction). Nhiều phương pháp tiếp cận máy học đã được đề xuất để dự báo khách hàng rời mạng, đặc biệt trong lĩnh vực kinh doanh viễn thông. Các phương pháp này bao gồm thuật toán Random Forest (RF), Naive Bayes (NB), Logistic Regression (LR) và Support Vector Machine (SVM). Tuy nhiên, từng mô hình dự báo đều có hạn chế riêng, ví dụ NB cần lượng dữ liệu lớn để đạt độ chính xác cao hay SVM có thời gian thực thi cao và độ phức tạp lớn. Để giải quyết các hạn chế đó, trong những năm gần đây nhiều nhà khoa học nghiên cứu các phương pháp khai phá dữ liệu dựa trên sự kết hợp của hai hay nhiều phương pháp. Sự kết hợp này bước đầu mang lại kết quả tích cực khi các phương pháp khai phá dữ liệu kết hợp đã phát huy ưu điểm và khắc phục hạn chế của từng phương pháp đơn lẻ. Luận văn xin trình bày về phương pháp dự báo dữ liệu khách hàng rời mạng kết hợp giữa mô hình Logistic Regression (LR) và Support Vector Machine (SVM), cùng ứng dụng mô hình này vào dự báo khách hàng rời mạng tại Viễn Thông Tây Ninh. Đối tượng nghiên cứu tập trung vào các mô hình dự báo dữ liệu khách hàng rời mạng, đặc biệt là mô hình LR, thuật giải SVM và phương pháp kết hợp mô hình LR và SVM trong dự báo dữ liệu khách hàng rời mạng. Bên cạnh đó, đề tài còn trình bày kết quả áp dụng các mô hình dự báo dữ liệu khách hàng rời mạng vào trong thực tế dựa trên bộ dữ liệu được thu thập tại Viễn Thông Tây Ninh. Phạm vi nghiên cứu của đề tài giới hạn trong việc tìm hiểu và ứng dụng các mô hình dự báo dữ liệu khách hàng rời mạng, mô hình LR, thuật giải SVM và mô hình kết hợp LR và SVM. Tuy phạm vi nghiên cứu giới hạn nhưng đề tài mang lại một số ý nghĩa về khoa học và thực tiễn.
1.1. Phân tích lợi ích của dự báo churn trong viễn thông
Dự báo churn giúp các công ty viễn thông chủ động hơn trong việc giữ chân khách hàng. Bằng cách xác định những khách hàng có nguy cơ rời mạng cao, các công ty có thể triển khai các chiến dịch giữ chân một cách hiệu quả hơn. Điều này giúp giảm chi phí tìm kiếm khách hàng mới và tăng lợi nhuận. Theo Jeff Bezos, “Chúng tôi coi khách hàng của mình là khách của một bữa tiệc, và chúng tôi là chủ nhà. Công việc của chúng tôi hàng ngày là làm cho mọi khía cạnh trải nghiệm khách hàng trở nên tốt hơn một chút”. Cải thiện tỷ lệ giữ chân khách hàng là một quá trình liên tục, và hiểu được tỷ lệ khách hàng rời mạng là bước đầu tiên đúng hướng.
1.2. Vai trò của các thuật toán học máy trong churn prediction
Các thuật toán học máy đóng vai trò quan trọng trong việc dự báo churn. Chúng cho phép phân tích dữ liệu lịch sử để tìm ra các mô hình và yếu tố dự đoán churn. Các thuật toán phổ biến như Random Forest, Naive Bayes, Logistic Regression, và Support Vector Machine được sử dụng rộng rãi. Mỗi thuật toán có ưu và nhược điểm riêng, phù hợp với các loại dữ liệu và yêu cầu khác nhau. Việc lựa chọn thuật toán phù hợp là yếu tố then chốt để đạt được độ chính xác cao trong dự báo churn.
II. Thách Thức Hạn Chế Khi Dùng SVM Truyền Thống Dự Báo
Mỗi một mô hình, phương pháp dự báo khách hàng rời mạng đều chỉ có thể phù hợp với một số dạng dữ liệu đặc thù, mà chưa có một mô hình nào có thể dự báo tốt được cho tất cả các dạng dữ liệu, ví dụ như những mô hình dựa trên xác suất thống kê như mô hình hồi quy Logistic Regression chỉ phù hợp để dự báo cho các dữ liệu dạng tuyến tính (linear), còn các mô hình máy học như SVM lại chỉ phù hợp để dự báo cho các dạng dữ liệu phi tuyến tính. Mặt khác, dữ liệu trong thực tế đa số đều tính tuyến tính và phi tuyến tính, nên việc chỉ sử dụng một mô hình, phương pháp để dự báo dữ liệu khách hàng rời mạng thường chưa mang lại kết quả như mong đợi. Do đó việc tìm hiểu và áp dụng kết hợp các mô hình, phương pháp dự báo dữ liệu khách hàng rời mạng vào trong thực tế là cần thiết để tăng độ chính xác của kết quả dự báo. Thứ hai, với tình hình thị trường viễn thông hiện nay, dữ liệu về khách hàng viễn thông rất lớn. Vấn đề đặt ra cần xây dựng một mô hình tối ưu về thời gian để có thể đáp ứng ngay lập tức nhu cầu tác độ dự báo của viễn thông hiện nay.
2.1. Vấn đề xử lý dữ liệu phi tuyến tính trong dự báo churn
Dữ liệu khách hàng trong ngành viễn thông thường mang tính phi tuyến tính cao. Điều này gây khó khăn cho các mô hình dự báo dựa trên giả định tuyến tính như Logistic Regression. Các mô hình phi tuyến tính như SVM có thể xử lý dữ liệu phi tuyến tính tốt hơn, nhưng lại có thể gặp vấn đề về hiệu suất tính toán khi dữ liệu lớn. Do đó, việc lựa chọn mô hình phù hợp với đặc tính dữ liệu là rất quan trọng.
2.2. Yêu cầu về tốc độ xử lý dữ liệu lớn trong viễn thông
Thị trường viễn thông ngày càng cạnh tranh, và các công ty cần dự báo churn một cách nhanh chóng để đưa ra các quyết định kịp thời. Tuy nhiên, dữ liệu khách hàng viễn thông thường rất lớn, gây khó khăn cho các mô hình dự báo, đặc biệt là những mô hình phức tạp như SVM. Việc cải thiện tốc độ xử lý dữ liệu là một thách thức lớn trong dự báo churn.
2.3. Khó khăn trong việc lựa chọn tham số tối ưu cho SVM
SVM là một mô hình mạnh mẽ, nhưng việc lựa chọn tham số tối ưu có thể rất khó khăn. Các tham số như kernel, C, và gamma có ảnh hưởng lớn đến hiệu suất của mô hình. Việc tìm kiếm các tham số tối ưu thường đòi hỏi nhiều thử nghiệm và tốn thời gian. Nếu tham số không được lựa chọn đúng cách, mô hình có thể bị overfitting hoặc underfitting.
III. SVM Song Song Giải Pháp Tối Ưu Hiệu Năng Tính Toán
Để giải quyết hạn chế về thời gian và độ phức tạp của SVM truyền thống, SVM song song được sử dụng. Mô hình này tận dụng sức mạnh của GPU để tăng tốc độ tính toán, giúp xử lý dữ liệu lớn một cách hiệu quả hơn. Phương pháp này duy trì độ chính xác tương đương với SVM truyền thống nhưng giảm đáng kể thời gian huấn luyện. Việc cài đặt sử dụng SVM song song thay thế cho SVM truyền thống. SVM song song sử dụng các GPU nhằm tăng tốc độ tính toán nhưng vẫn đạt được độ chính xác tương đương với SVM truyền thống.
3.1. Kiến trúc và nguyên lý hoạt động của SVM song song
SVM song song phân chia công việc tính toán thành các phần nhỏ hơn và thực hiện chúng đồng thời trên nhiều bộ xử lý (thường là GPU). Điều này giúp giảm đáng kể thời gian huấn luyện mô hình, đặc biệt khi dữ liệu lớn. Các kiến trúc song song phổ biến bao gồm song song dữ liệu, song song mô hình, và song song tác vụ.
3.2. Ưu điểm vượt trội của SVM song song so với SVM truyền thống
Ưu điểm chính của SVM song song là tốc độ tính toán nhanh hơn nhiều so với SVM truyền thống. Điều này cho phép xử lý dữ liệu lớn trong thời gian ngắn hơn. Ngoài ra, SVM song song có thể tận dụng sức mạnh của nhiều GPU để tăng tốc độ tính toán hơn nữa. Vẫn giữ độ chính xác như SVM truyền thống.
3.3. Các công cụ và thư viện hỗ trợ SVM song song phổ biến
Một số công cụ và thư viện hỗ trợ SVM song song phổ biến bao gồm ThunderSVM, cuSVM, và GPU-SVM. Các công cụ này cung cấp các API và hàm để thực hiện tính toán song song trên GPU, giúp đơn giản hóa quá trình phát triển và triển khai SVM song song.
IV. Cách Cải Tiến Thuật Toán SVM Dự Báo Khách Hàng Di Động
Mục tiêu của đề tài nhằm tìm hiểu và áp dụng kết hợp mô hình Logistic Regression và SVM song song trong dự báo dữ liệu khách hàng rời mạng. Ứng dụng mô hình này vào dự báo số khách hàng sử dụng dịch vụ viễn thông của Viễn Thông Tây Ninh. Lý do đề tài lựa chọn mô hình Logistic Regression và phương pháp SVM song song để kết hợp dự báo vì: Mô hình LR và phương pháp SVM trong ước lượng hồi quy đều là những mô hình, phương pháp dự báo khách hàng rời mạng cho kết quả dự báo tương đối tốt. Tùy thuộc vào đặc tính của dữ liệu khách hàng rời mạng mà mô hình LR và phương pháp SVM thường được lựa chọn để thực hiện dự báo. Mô hình LR được chọn để dự báo cho thành phần tuyến tính của dữ liệu khách hàng rời mạng, còn phương pháp SVM thường được chọn để dự báo cho thành phần phi tuyến tính của dữ liệu khách hàng rời mạng. Do đó mà mô hình kết hợp LR và SVM trong dự báo dữ liệu khách hàng rời mạng hy vọng sẽ phát huy được các ưu điểm của mô hình LR cũng như phương pháp SVM để cho kết quả dự báo chính xác hơn là sử dụng một mô hình, phương pháp dự báo đơn lẻ.
4.1. Kết hợp LR và SVM Ưu điểm và cơ chế hoạt động
Mô hình kết hợp LR và SVM tận dụng ưu điểm của cả hai mô hình. LR được sử dụng để xử lý thành phần tuyến tính của dữ liệu, trong khi SVM được sử dụng để xử lý thành phần phi tuyến tính. Kết quả dự đoán từ cả hai mô hình được kết hợp để đưa ra dự đoán cuối cùng. Cơ chế hoạt động có thể là kết hợp bằng cách trung bình, hoặc sử dụng một mô hình học máy khác để học cách kết hợp các dự đoán.
4.2. Ứng dụng Feature Engineering để tăng độ chính xác
Feature engineering là quá trình lựa chọn, biến đổi và tạo ra các thuộc tính mới từ dữ liệu gốc để cải thiện hiệu suất của mô hình học máy. Trong dự báo churn, các kỹ thuật feature engineering có thể được sử dụng để tạo ra các thuộc tính phản ánh tốt hơn hành vi của khách hàng, như tần suất sử dụng dịch vụ, thời gian sử dụng, và các chỉ số tương tác khác.
4.3. Tối ưu tham số SVM bằng các thuật toán tìm kiếm
Việc tối ưu tham số của SVM là rất quan trọng để đạt được hiệu suất tốt nhất. Các thuật toán tìm kiếm như grid search, random search, và Bayesian optimization có thể được sử dụng để tìm kiếm các tham số tối ưu. Các thuật toán này tự động thử nghiệm các tổ hợp tham số khác nhau và đánh giá hiệu suất của mô hình để tìm ra tổ hợp tốt nhất.
V. Ứng Dụng Thực Tế Dự Báo Churn Tại Viễn Thông Tây Ninh
Thực tế đã có những nghiên cứu và ứng dụng cho thấy hiệu quả của phương pháp kết hợp LR và SVM trong dự báo như Ứng dụng mô hình kết hợp LR và SVM trong dự báo tín dụng [12]. Mô hình kết hợp LR và SVM trong dự báo các chứng bệnh tim mạch trong y tế [13]. Tất cả các nghiên cứu và ứng dụng trên đều cho thấy kết quả dự báo của mô hình kết hợp LR và SVM hiệu quả hơn so với các mô hình, phương pháp dự báo đơn lẻ. Tuy nhiên với hạn chế về độ phức tạp và thời gian của SVM, mô hình sẽ rất tốn tài nguyên khi sử dụng SVM truyền thống. Chính vì vậy việc cài đặt sẽ sử dụng SVM song song thay thế cho SVM truyền thống. SVM song song sử dụng các GPUs nhằm tăng tốc độ tính toán nhưng vẫn đạt được độ chính xác tương đương với SVM truyền thống [14]. Mô hình LR và phương pháp SVM đều là những mô hình, phương pháp dự báo dữ liệu khách hàng rời mạng hiệu quả và đã được nghiên cứu từ lâu. Do đó mà các thư viện hỗ trợ cài đặt các mô hình, phương pháp này trong các ngôn ngữ lập trình nói chung và ngôn ngữ R nói riêng là tương đối đầy đủ. Chính vì vậy mà việc cài đặt và thử nghiệm mô hình kết hợp LR và phương pháp SVM là tương đối thuận lợi và nhanh chóng. Bên cạnh đó các tài liệu nghiên cứu về mô hình LR và phương pháp SVM cũng rất đa dạng và phong phú.
5.1. Chuẩn bị và tiền xử lý dữ liệu khách hàng tại VNPT Tây Ninh
Dữ liệu khách hàng từ VNPT Tây Ninh cần được chuẩn bị và tiền xử lý trước khi sử dụng cho mô hình dự báo. Các bước tiền xử lý có thể bao gồm làm sạch dữ liệu, xử lý dữ liệu thiếu, chuẩn hóa dữ liệu, và chuyển đổi dữ liệu sang định dạng phù hợp. Dữ liệu có thể bao gồm thông tin về thuê bao, lịch sử sử dụng, và các yếu tố khác.
5.2. Cài đặt và triển khai mô hình SVM song song trên GPU
Mô hình SVM song song cần được cài đặt và triển khai trên GPU để tận dụng khả năng tính toán song song. Các công cụ và thư viện như ThunderSVM có thể được sử dụng để đơn giản hóa quá trình này. Việc triển khai có thể được thực hiện trên máy chủ cục bộ hoặc trên nền tảng đám mây.
5.3. Đánh giá hiệu quả của mô hình dự báo và so sánh kết quả
Hiệu quả của mô hình dự báo cần được đánh giá bằng các chỉ số như độ chính xác, độ nhạy, độ đặc hiệu, và F1-score. Kết quả dự báo cần được so sánh với dữ liệu thực tế để đánh giá độ tin cậy của mô hình. Ngoài ra, kết quả cũng cần được so sánh với các mô hình dự báo khác để đánh giá tính cạnh tranh của mô hình SVM song song.
VI. Kết Luận Hướng Phát Triển Thuật Toán SVM Cải Tiến
Mục tiêu của đề tài là tìm hiểu và áp dụng kết hợp mô hình Logistic Regression và SVM song song trong dự báo dữ liệu khách hàng rời mạng. Ứng dụng mô hình này vào dự báo số khách hàng sử dụng dịch vụ viễn thông của Viễn Thông Tây Ninh. Lý do đề tài lựa chọn mô hình Logistic Regression và phương pháp SVM song song để kết hợp dự báo vì: Mô hình LR và phương pháp SVM trong ước lượng hồi quy đều là những mô hình, phương pháp dự báo khách hàng rời mạng cho kết quả dự báo tương đối tốt. Tùy thuộc vào đặc tính của dữ liệu khách hàng rời mạng mà mô hình LR và phương pháp SVM thường được lựa chọn để thực hiện dự báo. Mô hình LR được chọn để dự báo cho thành phần tuyến tính của dữ liệu khách hàng rời mạng, còn phương pháp SVM thường được chọn để dự báo cho thành phần phi tuyến tính của dữ liệu khách hàng rời mạng. Do đó mà mô hình kết hợp LR và SVM trong dự báo dữ liệu khách hàng rời mạng hy vọng sẽ phát huy được các ưu điểm của mô hình LR cũng như phương pháp SVM để cho kết quả dự báo chính xác hơn là sử dụng một mô hình, phương pháp dự báo đơn lẻ.
6.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu và đánh giá tiềm năng ứng dụng
Nghiên cứu đã trình bày về việc cải tiến thuật toán SVM thông qua SVM song song và ứng dụng vào dự báo số lượng khách hàng sử dụng di động. Kết quả cho thấy SVM song song cải thiện đáng kể tốc độ tính toán so với SVM truyền thống, đồng thời vẫn duy trì được độ chính xác cao. Mô hình kết hợp LR và SVM giúp nâng cao hiệu quả dự báo, tận dụng ưu điểm của cả hai phương pháp. Tiềm năng ứng dụng của mô hình này trong ngành viễn thông là rất lớn, giúp các công ty chủ động hơn trong việc giữ chân khách hàng và tối ưu hóa chiến lược kinh doanh.
6.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo và mở rộng ứng dụng SVM song song
Trong tương lai, nghiên cứu có thể tập trung vào việc mở rộng ứng dụng SVM song song cho các bài toán khác trong ngành viễn thông, như dự báo nhu cầu sử dụng dịch vụ, phân tích hành vi khách hàng, và phát hiện gian lận. Ngoài ra, có thể nghiên cứu các phương pháp tối ưu hóa SVM song song hơn nữa để giảm thời gian tính toán và tăng độ chính xác. Kết hợp với các kỹ thuật học sâu (Deep Learning) để tạo ra mô hình dự báo mạnh mẽ hơn.
6.3. Khuyến nghị cho việc triển khai mô hình dự báo churn trong thực tế
Để triển khai mô hình dự báo churn trong thực tế, cần chú trọng đến việc thu thập và chuẩn bị dữ liệu một cách kỹ lưỡng. Dữ liệu cần được làm sạch, chuẩn hóa, và chuyển đổi sang định dạng phù hợp. Ngoài ra, cần lựa chọn các tham số tối ưu cho mô hình và đánh giá hiệu quả của mô hình một cách thường xuyên. Quan trọng nhất là sự phối hợp giữa các chuyên gia kỹ thuật và các chuyên gia kinh doanh để đảm bảo rằng mô hình dự báo đáp ứng được nhu cầu thực tế của doanh nghiệp.
