基于聚类分析的ABC库存分类方法研究

合理的库存控制不仅能够保证商业企业的经营需求,而且能使库存量保持在合理的水平上。由于库存物资的品种繁多,每种物资的数量、价格也各有不同,因此一般要对库存物资进行有重点的分类控制与管理。ABC分类管理是库存管理中的常用方法,但由于此方法是按事先预定好的分类比例进行划分,往往会在分类边界出现划分误差。使用数据挖掘中的聚类分析思想,采用了K-means算法对ABC分类进行优化,并提出了有效的评价函数。结果证明,优化后的ABC分类提高了商品的分类精度,为决策者提供了更合理的管理依据。     

搜索引擎中网络爬虫策略在烟草行业中的应用研究

搜索引擎中网络爬虫是一个重要组成部分,在行业搜索引擎中数据的查全查准得依靠网络爬虫对海量数据的抓取作用,网络爬虫如何在行业中发挥重要作用抓取出高效数据呢?将以烟草行业为例,针对网络爬虫的各个策略如深度优先策略、广度优先策略等策略分析其在行业搜索引擎中的应用。     

产品造型设计中面向多维感知KE模型的构建

目的提出面向多维感知的KE模型,解决完整表达消费者的情感需求,以及消费者需求向产品设计要素转化所得的结果时,提高产品形态设计阶段的实用价值的问题。方法首先采用语义差异法(SD)及主成分分析法构建消费者情感认知空间,然后利用多感官多维度的特征解构方法获得多维造型特征空间,在此基础上通过偏最小二乘法分析贡献率,建立多维造型特征空间与情感认知空间的映射关系,得到不同情感下对应的产品设计要素。结论利用KE模型获得了产品设计中造型特征要素与感性意象词的映射关系,解决了一维KE模型情感需求不全面的问题,同时向相关企业和设计者推荐产品设计中的关键设计要素。     

基于关系图提取算法的烟草销售客户关系管理的应用研究

展望客户关系管理,数据挖掘技术在其中起到了至关重要的作用,它可以挖掘出千万数据中的有用信息,企业才能对客户进行各类价值分类,然后预测客户的行为,从而做出正确有效的决策。在CRM应用中,基于数据挖掘技术的基础上,结合CRM系统的不足,为避免或减少客户管理系统因管理不到位而导致客户的流失,造成企业的损失,提出了客户关系图的提取算法,很好地分析了数据挖掘技术在CRM中的应用。     

基于企业深度挖掘型垂直搜索引擎的应用研究

企业的运营分析层把正确的信息、在正确的时机提供给相应的决策层,以及决策层及时准确地获得必要的决策参考信息等问题,将成为一个紧迫而复杂的课题。基于需求的驱动,一种基于企业深度挖掘型垂直搜索引擎的出现,利用元数据的管理给数据服务带来了新的解决方案。探讨了用深度挖掘型垂直搜索引擎方法快速、准确地得到需要的信息。