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基于主成分分析的B2C客户分类方法研究
引用本文:周玉敏,邓维斌.基于主成分分析的B2C客户分类方法研究[J].计算机应用与软件,2009,26(6):72-74,95.
作者姓名:周玉敏  邓维斌
作者单位:重庆邮电大学电子商务与现代物流实验室,重庆,400065
基金项目:重庆市自然科学基金重点项目(2008BA2017)
摘    要:随着电子商务的发展,以"客户为中心"已成为电子商务企业的经营策略,而任何高效的客户关系管理都是以扎实的客户分类为基础。然而电子商务中所搜集到的客户信息往往具有海量、高维度和不完备等特点,如何对其正确、高效地分类是一个难题。根据电子商务客户信息的特点,构建B2C客户分类模型,提出了先对客户信息进行主成分分析以消除属性之间的依赖性,而后用朴素贝叶斯算法进行分类的新方法。实验表明了该方法的有效性。

关 键 词:主成分分析  电子商务  B2C  客户分类  朴素贝叶斯  

ON PCA-BASED CUSTOMER CLASSIFICATION METHOD FOR B2C
Zhou Yumin,Deng Weibin.ON PCA-BASED CUSTOMER CLASSIFICATION METHOD FOR B2C[J].Computer Applications and Software,2009,26(6):72-74,95.
Authors:Zhou Yumin  Deng Weibin
Affiliation:E-commerce and Modern Logistics Lab;Chongqing University of Posts and Telecommunications;Chongqing 400065;China
Abstract:With the development of e-commerce,"customer-centred" has become the operating strategy of e-commerce companies,and any efficient customer relationship management is based on solid customer classification.However,customers' information collected in e-commerce is always huge,multi-dimension and incomplete,how to classify the information properly and efficiently is a hard problem.According to the characteristics of e-commerce customers,a model of B2C customer classification was established in the paper.A new ...
Keywords:B2C
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