支持向量机技术在煤炭客户信用风险评估中的应用研究

研究支持向量机技术并对其进行改进，应用到煤炭企业客户信用风险评估过程中，为煤炭企业的平稳运营提供决策支持。     

基于统计学习理论的支持向量机的分类方法

支持向量机是一种新型机器学习方法,由于其出色的学习性能,该技术已成为机器学习领域新的研究热点。介绍用于分类的支持向量机的统计学习理论基础,在此基础上提出了支持向量机的分类算法,讨论了支持向量机存在的问题,对用于分类的支持向量机的应用前景进行了展望。     

支持向量机及其在目标识别中的应用

本文对基于统计学习理论的支持向量机学习方法进行了综述,并着重讨论了支持向量机在目标识别中的应用前景.     

基于统计学习理论的支持向量机的分类方法

支持向量机是一种新型机器学习方法，由于其出色的学习性能，该技术已成为机器学习领域新的研究热点。介绍用于分类的支持向量机的统计学习理论基础，在此基础上提出了支持向量机的分类算法，讨论了支持向量机存在的问题，对用于分类的支持向量机的应用前景进行了展望。     

基于支持向量机的冠心病辅助诊断研究

支持向量机(SVM)是在统计学习理论基础上发展而来的一种新的通用学习方法,较好地解决了有限样本的学习分类问题。用支持向量机的分类算法,选取不同的核函数,构造了支持向量机的不同分类器,并将其应用于冠心病的预测诊断。仿真结果表明,非线性的支持向量机取得了较高的准确率,支持向量机在早期冠心病的诊断中有很大的应用潜力。     

一种改进的模糊多类支持向量机算法

支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术;由于使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,使它较好地解决了小样本情况下的学习问题;针对目前模糊支持向量机方法中,一般使用样本与类中心之间的距离关系构建隶属度函数的不足,以统计学习理论和支持向量机为基础,提出了一种改进的模糊多类支持向量机方法,它是在全局优化分类的基础上,引入模糊隶属函数,然后利用改进的序列最小最优化算法求解模糊多类支持向量机,实验结果显示运行时间减少了,方法是可行的和有效的.     

基于SVM的区域土地资源生态安全评价研究

支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法,由于其出色的学习性能,该技术已成为国际机器学习领域新的研究热点。介绍了支持向量机算法的原理,建立了基于支持向量机的区域土地资源生态安全评价的综合评判模型。实验结果表明,采用支持向量机对区域土地资源进行生态安全评价是可行的。     

一种改善的基于支持向量机的边缘检测算子

支持向量机是一种新的机器学习方法。它建立在统计学习理论基础上,较好地解决了小样本的学习问题。由于其出色的学习性能,该技术已经成为当前国际机器学习界的研究热点。文中提出了一种基于支持向量机的图像边缘检测新方法。这种方法介绍了如何使用支持向量机来高效的检测图像的边缘。首先用几个边缘简单的图像对支持向量机进行训练,然后使用支持向量分类方法进行边缘检测。针对实际图像的边缘检测实验表明,支持向量机可以有效地进行图像的边缘检测,其检测效果和传统的Canny边缘检测算子相当。     

一种改善的基于支持向量机的边缘检测算子

支持向量机是一种新的机器学习方法。它建立在统计学习理论基础上,较好地解决了小样本的学习问题。由于其出色的学习性能,该技术已经成为当前国际机器学习界的研究热点。文中提出了一种基于支持向量机的图像边缘检测新方法。这种方法介绍了如何使用支持向量机来高效的检测图像的边缘。首先用几个边缘简单的图像对支持向量机进行训练,然后使用支持向量分类方法进行边缘检测。针对实际图像的边缘检测实验表明,支持向量机可以有效地进行图像的边缘检测,其检测效果和传统的Canny边缘检测算子相当。     

基于最小二乘支持向量机的航煤干点软测量应用研究

传统支持向量机是近几年发展起来的一种基于统计学习理论的学习机器,在非线性函数回归估计方面有许多应用。最小二乘支持向量机用等式约束代替传统支持向量机方法中的不等式约束,利用求解一组线性方程得出对象模型,避免了求解二次规划问题。本文采用最小二乘支持向量机解决了航空煤油干点的在线估计问题,结果表明,最小二乘支持向量机学习速度快、精度高,是一种软测量建模的有效方法。在相同样本条件下,比RBF网络具有较好的模型逼近性和泛化性能,比传统支持向量机可节省大量的计算时间。     

网络互动营销的操作方法探讨

国内中小企业的网络营销前景已经毋庸置疑,而互动性亦已成为网络营销活动中的重要组成部分。企业源源不断地发掘出多种多样的互动元素和互动方式,并将其广泛应用于与顾客之间的网上营销活动中。这样一种网络互动营销方式不但冲击并改变着过去被动消极的传统营销模式,而且最终极大地推动并形成了企业与顾客之间的双赢局面。因此,研究分析网络互动营销活动中可能的一些操作方法则具有一定的实际意义与价值。正是基于上述背景,该文尝试探讨并提出了网络营销活动中的一些可行有效且较为实用的具体操作方法。     

电力客户标签体系的研究

针对当前电力体制改革的深入推进,以及电力客户移动化、智慧化和碎片化的能源消费需求,中心利用大数据技术构建了一套先进的电力客户标签体系,制定了按照自然人和组织两个主体的标签层级和划分维度,构建了全方位的电力客户标签体系框架,为精准描绘客户画像,提高对电力客户的全面认知奠定基础。形成了电力客户标签体系的管理机制和流程,确保体系运作高质高效。创建了电力客户标签体系的应用能力框架,并从精准营销、优质服务和风险防控三个方面列举了应用开发项目。电力客户标签体系的研究和实际应用不论在供电企业内部管理还是提高客户满意度上都取得了积极成效,成为供电企业创新发展的关键技术支撑。     

基于大数据分析的客户电费风险预测及防控

客户既是企业最大的财富,也是风险的最大来源,拖欠电费、违约用电等行为时有发生。在交易过程中对客户信誉信息收集调查和风险评估,制定针对性的防范和服务策略,对企业具有非常重要的作用。为了降低电费回收风险,提高企业经营效益和管理手段,需要对客户进行评价分级,电力企业可以利用现有资源和数据,建立客户电费信誉信息档案,为客户提供差异化的服务,并规避风险。以营销业务应用系统中客户的海量历史用电数据为依据,再借鉴客户经理、催费员等电力人员工作经验,梳理风险用户的业务规则,并构建多维度的电费风险分析指标体系。通过机器学习的大数据分析方式对用电行为与电费风险之前的潜在关系进行研究,实现对风险用户的精准定位。     

Mining customer knowledge for electronic catalog marketing

Direct marketing is the use of the telephone and non-personal media to communicate product and organizational information to customers, who then can purchase products via mail, telephone, or the Internet. In contrast, catalog marketing is a type of marketing in which an organization provides a catalog from which customers make selections and place orders by mail or telephone. However, most catalogs for retailing firms are presented to customers in the format of paper catalogs without strategic segmentation design and implementation. In this regard, electronic catalog design and marketing could be a method to integrate the Internet and catalog marketing using market segmentation in order to enhance the effectiveness of direct marketing and sales management in retailing. This paper uses data mining based on association rules from relational database design and implementation for mining customer knowledge. As result, marketing knowledge patterns and rules are extracted for the electronic catalog marketing and sales management of a retailing mall in Taiwan.     

大数据环境下精准客户定位的社交网络分析

大数据为企业进行精准营销提供了重要支撑,精准营销能提升营销效果,提高客户满意度,精准营销的前提是客户识别与选择。通过分析网络个体与群体特征,社交网络分析能够定位核心价值客户。首先对社交网络的中心性进行分析,探讨社交网络节点地位与营销效果的关系,运用社群识别方法,对社交网络进行分群,提出并用MapReduce实现了针对大规模社交网络的社群划分RMCL方法。在此基础上,构建了客户影响度与客户影响因子等指标,并结合中心度指标,定位社群的核心节点,并采用分类回归树方法,研究了社交网络结构与客户消费响应关系,并确定了变量重要性,为企业采取客户差异化营销组合策略提供指导。     

一种基于随机森林的停电敏感模型

为深入全面地对不同用电群体用户进行分析,实现停电敏感用户的精准识别,制定针对性的风险防控策略,有效减少客户来电风险,本文提出一种基于随机森林的停电敏感模型,对客户停电的敏感程度进行划分,进而实现差异化地运营管理客户,为营销部、设备部、客服中心等部门提供有效数据支撑,助力电网营销管理。本文将随机森林模型引入停电敏感预测中,并将预测结果与停电工单结合输出停电敏感高风险、中风险、低风险用户。在此基础上,以浙江湖州市2016年1月1日至2018年12月31日的数据为例进行了实例验证。模型结果显示,随机森林的预测结果准确性为88%,模型覆盖率为76.5%,模型的AUC值为0.77,结果优于逻辑回归和神经网络模型,模型的优良性为电网客户服务风险提供有力的数据参考。     

Decision Tree Algorithm for Precision Marketing via Network Channel

With the development of e-commerce, more and more enterprises attach importance to precision marketing for network channels. This study adopted the decision tree algorithm in data mining to achieve precision marketing. Firstly, precision marketing and C4.5 decision tree algorithm were briefly introduced. Then e-commerce enterprise A was taken as an example. The data from January to June 2018 were collected. Four attributes including age, income, occupation and educational background were selected for calculation and decision tree was established to extract classification rules.The results showed that the consumers of the products of the company were high-income young and middle-aged people, middle-income young people, middle-income middle-aged and elderly people with a college degree or above, low-income middle-aged people with a college degree or above and low-income elderly people with a state-owned enterprise. After precision marketing to these customers, it was found that the monthly sales volume of the enterprise increased by 22.82% and the marketing cost decreased by 28.21%, which verified the effectiveness and application value of precision marketing and showed that the decision tree algorithm could provide enterprises with decision support in precision marketing.     

“徽杭古道”公众账号的旅游产品营销思路分析

旅游产品是一种典型的经验产品,其商品为非标准化,客户只能通过产品体验后才能够评价产品的优劣。对于旅游产品,广告和商品介绍都不能对客户进行有效的劝告。沉没成本问题降低了用户对此类产品的需求。在互联网营销下,微信为旅游产品提供了一种很好的营销方案。借助强社交性的平台,"徽杭古道"平台成功地进行了营销策划。公众平台与朋友圈的组合方案,让旅游产品推广变得更加高效。     

基于移动社交群的互联网内容适配系统的搭建

基于移动社交群,提出了一种面向群体推荐互联网内容的系统。这种面向社交群体的新精确营销模式不仅能提升营销效率,也减少了客户接触频次,提升了客户感知。     

“可可丽人”新浪微博的体验营销与章鱼效应

微博作为一种网络营销工具，不仅成本低，而且能第一时间收到客户的反馈，能够和客户进行平等的沟通与交流，对塑造品牌和促成销售都有直接的帮助。企业开展微博体验营销．应尽量使其产生“章鱼效应”，让体验者最终都成为企业品牌推广的主动传播者。