基于模糊聚类分析的客户分类算法研究*

用可定制的评估指标树来描述客户分类的评价体系, 让用户自主确定每个评价指标。在此基础上, 提出了一种基于模糊聚类分析的客户分类算法, 对客户进行分类管理, 并给出了一个计算实例, 取得了正确的计算结果。该计算实例表明, 这个算法可以用于关于客户关系管理的决策支持系统中。     

基于ANP和K-means聚类的客户价值分类模型及应用

建立两维度的客户价值评价模型,从客户当前价值和潜在价值两个方面评价客户价值。该模型首先运用网络层次分析法（ANP）对指标赋权,兼顾了指标间的相互影响,根据各指标权重和得分计算客户价值;然后使用K-means聚类算法对客户群进行细分,确定客户等级划分的标准,划分客户类别。最后以某市烟草公司零售终端客户价值分类为应用实例,运用定性和定量的方法建立多角度的客户价值评价指标体系,采用ANP确定指标权重,并根据客户价值评价结果使用K-means聚类进行客户分类,同时对每个类别的客户特征及其相应的营销策略进行分析,所提模型能够更全面、客观地对客户价值进行评价与分类     

模拟退火K均值聚类算法及其应用研究

针对CRM客户分类,提出模拟退火算法与K均值算法相结合的聚类算法.利用模拟退火算法全局寻优能力改变k均值算法易陷入局部极值的缺点.经标准数据集检验,证明算法有效.根据烟草商业企业业务数据和卷烟营销特点分析,设计客户分类评价指标模型.将算法应用于烟草商业企业CRM客户分类,分类结果符合卷烟营销特点,从实用角度验证算法有效.根据客户分类设计了差异化CRM营销策略.     

决策树分类算法在寿险客户数据挖掘中的应用

将决策树分类算法引入寿险客户资源数据挖掘,在对原始数据进行多种预处理后,得到训练样本集,采用ID3算法定量计算训练集样本中各属性互信息,迅速建立一颗客户品质评价决策树,实现了对寿险客户群体的正确分类.     

基于决策树和相异度算法的移动通信客户分类方法

移动通信领域中的客户信息挖掘是数据挖掘和商务智能领域中典型应用之一,具有较高研究意义和商业应用价值。在基于决策树的数据分类算法基础上,采用相异度计算原理进行再次分类,以此对移动通信客户信息中的不同属性进行分析,重点对移动通信客户是否可能成长为高价值客户的分类进行了研究。测试结果表明,该组合分类算法在移动通信客户分类时的平均准确率达到了83.1%。     

基于WEKA的客户分类信息系统研究

本文采用决策树方法,对客户交易数据和客户基本信息进行数据挖掘分析,降低了数据冗余度,提高了数据集准确率。在RFM模型基础上,从客户交易信息中选取了购买频率和平均每次购买金额作为分类评估指标的补充,得到一组客户交易数据训练集。结合J48算法使用WEKA算法对客户交易数据训练集进行训练、测试和验证,构建了客户分类决策模型,从而有利于客户分类原型系统的系统分析和系统设计。     

基于分类器性能评价的Bagging文本分类算法

提出一个文本分类器性能评价模型,对文本分类结果的可信度进行了估计,给出计算可信度的公式。将每一个子分类器的可信度指标用于Bagging集成学习算法,得到了改进的基于子分类器性能评价的Bagging算法(PBagging)。应用支持向量机作为子分类器基本模型,对日本共同社大样本新闻集进行分类。实验表明,与Bagging算法相比,PBagging算法分类准确率有了明显提高。     

网络入侵检测中的分类决策算法和性能评价研究

本文为入侵监测系统IDS[1]的异常分类设计了Bayes分类决策算法和最小风险决策算法,并且通过ROC曲线的绘制和评估指标AUC的计算对IDS性能的评价提出了一种更加客观的方法。     

SVM多类别分类方法在客户流失预测中的应用研究

针对移动客户的多类别特点以及不同类别客户的数据集分布不平衡,把CW-SVM应用于多类别分类,提出了DAG-CWS-VM算法,分别用1-V-R SVM、1-V-1 SVM、DAG-SVM与DAG-CWSVM算法进行分类预测,并用ROC曲线、AUC值、提升度(lift)指标对四种模型进行评价。实验表明DAG-CWSVM算法不仅能够处理数据多类别分类问题,而且能够有效地解决数据集不平衡对预测结果造成的影响,具有较好的预测效果。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用

利用标准化客户数据，确定了聚类相似度公式和评价指标，使用层次凝聚方法和K-平均算法实现了客户的自动聚类；并且在权衡算法效率和聚类精度的基础之上提出了改进的聚类距离公式和K-平均算法，达到了较好效果。     

基于指标结构基因模型的评价驱动型产品设计

针对产品方案设计中用户反馈信息处理、转化问题,提出了交互式产品设计方法,建立了以用户交互式评价为核心的"指标-结构-基因"产品设计模型。该模型应用模糊集与粗糙集理论处理用户评价信息;利用灰色系统理论,应用层次分析法建立评价指标体系,实现由指标体系到产品结构的转换;采用遗传算法,通过产品结构基因编码,根据用户交互式评价,获得产品进化设计方案。以某企业婴儿手推车产品方案设计为例,阐述了应用该方法进行产品方案设计的一般步骤。     

Agent劝说中的积极舆论模型及其评价

Agent劝说中的舆论能发挥其人工智能优势,同时节约谈判成本和提高谈判效率。为此,给出Agent劝说中舆论的定义,并将Agent劝说中的舆论分为积极舆论和消极舆论,在定义和分类的基础上,结合形式逻辑理论,提出Agent劝说中的积极舆论模型,并通过相应的举例对模型进行解释。针对该模型,提出相应的评价体系,并通过相应的算例对该体系进行验证。结果表明,该模型和评价体系能促使Agent劝说进一步快速高效完成。     

基于fuzzy AHP的顾客满意度权重计算方法的研究

顾客满意度指标权重的确定是顾客满意度测评研究中的核心问题之一,文章在建立顾客满意度层次分析结构模型的基础上,具体分析了满意度定性指标权重确定的算法问题,研究开发了相应的计算软件,并进行了实证研究与分析。     

以客户为中心的CRM体系结构

客户关系管理系统（CRM）是提高企业核心竞争力的有力保障。但现有CRM产品存在某些缺陷，如不以客户为核心进行客户服务、客户服务过程自动化缺乏柔性，以及系统各功能模块协同能力较差等。针对上述问题，提高了以业务过程分类为基础的，基于事件驱动、工作流技术和ECA规则实现CRM系统体系结构的方法。该体系结构能够有效地解决目前CRM产品中的上述问题，为改善现有CRM产品的性能和开发性能更优的产品提供了一种新的手段。     

基于改进自适应加权的多传感器融合监测

针对加注系统多传感器测量数据融合,为满足融合的可靠性与准确性需求,提出了一种改进的自适应加权融合算法。加权融合算法的关键是如何准确判定测量数据权重值,在总结分析当前权重值判定方法优缺点的基础上,将证据理论中的修正证据距离引入测量数据间距离计算,生成融合权重值,完成传感器数据融合。通过一般算例与加注系统典型算例,对所提融合算法进行验证,结果表明算法融合效果较好、鲁棒性强,具有一定的理论意义和较好的工程实用价值。     

基于条件信息量的动态属性约简方法

针对动态建立信息系统的需要，提出了一种动态求条件信息量的方法，在一个信息系统不断变化时，该算法不像静态约简时那样需要重新计算，而是利用新增的对象对原有的信息量进行修正，利用原有信息量的结果递归计算信息系统变化后的信息量，大大节省了计算量，提高了效率。通过一个实例表明，该算法利用较小的信息表就可以计算日益庞大信息表的信息量，分析表明该算法是正     

基于全域市场数据感知的终端客户推荐

终端客户推荐系统是大型制造商终端营销的一种有效工具.如何在互联网+环境下通过采集全域市场数据,设计一个寻找最佳目标客户的推荐方法成为了一项挑战.为解决这一问题,本文提出一种基于全域市场数据感知的终端客户推荐方法（GMF）.即采用全域分析的思想对全国范围内的客户数据进行预处理,建立全方位,多角度的评估指标,得到目标客户价值.然后通过域子空间分解的方法,在域子空间中对数据进行分解分析,得到某一区域内的客户评价标准,将二者分析结果进行有效融合,通过计算耦合对象相似度,并筛选出最相似的TopN个数据作为最佳目标客户结果集.在大型制造商营销活动所生成的数据集上的实验结果表明：本文提出的推荐算法其性能明显优于当前主流的协同过滤算法.     

基于可拓理论的网络安全评估研究

针对目前网络安全评估算法存在的不足,提出了一种基于可拓模糊层次分析的安全评估算法。该算法在模糊层次分析法的基础上,结合可拓理论,将调查问卷表收集到的指标值映射到可拓区间中,通过相对隶属度的计算,构建了新的判决矩阵,利用模糊层次分析法计算各指标的综合权重。通过对相对隶属度的加权排序,得到网络安全评估值。通过实例分析,说明该方法能综合考虑专家打分的权威性和调查问卷的普遍性,提高了网络安全评估的准确性和有效性。