在移动通信领域，双卡用户指的是拥有两套或以上移动通信服务的用户。随着我国移动设备的普及和运营商之间的竞争加剧，双卡用户数量不断增加。他们的存在不仅反映了通信市场的饱和，也对运营商的营销策略提出了新的挑战。双卡用户的出现导致了用户话务量的变化、消费行为的改变，甚至影响到运营商的收入分配。因此，对双卡用户进行有效识别并采取相应的营销策略显得尤为重要。
为了解决这一问题，研究者提出了基于数据挖掘技术的双卡用户识别模型。数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”出有用信息的过程，它能够帮助我们发现数据之间的关联和模式。在本研究中，通过对用户信息和呼叫数据的分析，建立了双卡用户识别模型。该模型在帮助运营商理解用户特征、洞察客户习惯方面具有积极意义，同时能提高营销效能，提升客户黏性，减少用户流失。
在双卡用户识别模型中，观察维度主要分为身份信息、终端信息、呼转情况和呼叫指纹识别。身份信息是指用户入网时的身份识别信息，如身份证号。在实际操作中，同一身份证号入网的用户很可能就是双卡用户，但也需要排除那些通过身份证代办非双卡用户的情况。终端信息指的是用户手机设备的IMEI（国际移动设备身份）号。如果同一IMEI号对应了多个号码，则很可能是双卡用户。呼转情况分析是基于用户呼叫转移的记录，频繁呼转的用户可能也是双卡用户。呼叫指纹识别则利用了用户通话行为的特征，通过分析用户通话、流量变化等特征来识别双卡用户。
建立识别模型的关键步骤包括判别规则的设定和建模思路。在判别规则方面，提出了登记身份规则与IMEI规则、呼转号码规则和呼叫指纹相似度识别。例如，如果同一身份证件开户的号码在2到5个之间，且这些号码都正常在网使用，号码之间没有通话记录，并且基站重合度达到70%以上，那么可以判断为疑似双卡用户。在建模思路上，采用了余弦相似度算法和VSM（向量空间模型）来确定呼叫指纹的相似度，其中用户交往的对端号码的权重集可以用空间中的向量表示，并通过向量内积计算用户间的相似度。
从技术角度来看，模型的建立是一个复杂的数据分析过程，需要考虑多种因素和数据维度，确保模型的准确性和实用性。在实际应用中，识别模型可以通过运营商的数据系统实现，不断收集和分析用户的行为数据，从而对双卡用户进行有效识别，进而为运营商提供有力的市场策略支持。此外，研究中提到的双卡用户识别模型还能帮助运营商针对双卡用户进行定制化营销，通过更有针对性的营销活动来提高用户的黏性和满意度，这对于在激烈的市场竞争中保持竞争力至关重要。
对于运营商而言，了解和识别双卡用户是提升市场份额和增强用户忠诚度的关键。双卡用户识别模型的研究和应用，将有助于提高运营商业务的精确度，优化资源分配，并最终推动业务的持续增长。因此，基于数据挖掘的双卡用户识别模型不仅是一项有益的技术创新，也是运营商面对竞争加剧和市场饱和时的一剂良方。
