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为企业更深入了解消费者的行为和偏好,帮助企业制定决策和发展客户关系,结合现有的客户细分方法,提出一种多指标客户细分模型。从宏观和微观角度,对传统指标进行优化,构建RFMPA多指标客户体系;采用熵值法客观赋权;采用因子分析降维;采用改进的K-means算法完成客户细分。利用大型连锁超市客户消费数据进行实证研究,对比数据实验结果表明,该模型能够更好解决客户细分问题,提高企业客户关系管理和决策质量。 相似文献
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本文应用数据挖掘技术中的聚类分析,进行对客户细分的研究。介绍了K平均算法和K平均算法在客户细分中的应用,并提出了客户价值、消费特征和人口特征三个维度应是客户细分的主要内容。 相似文献
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本文应用数据挖掘技术中的聚类分析,进行对客户细分的研究。介绍了K平均算法和K平均算法在客户细分中的应用,并提出了客户价值、消费特征和人口特征三个维度应是客户细分的主要内容。 相似文献
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为了能够对群体用户中不确定性和模糊性的行为精确的定量分析和定性相似度的计算,设计了一个基于云模型理论的定性相似度算法来给群体用户构建画像模型.首先,采用识别客户价值最广泛的RFM (Recency,Frequency,Monetary)模型来细分用户.其次,通过云模型变换算法将用户的行为转换为用户的云模型标签,该云模型标签就是对用户行为的一次定量表示,然后通过云模型聚类算法来划分出不同的客户类型,作为客户画像的模型,利用该模型指导商业营销活动. 相似文献
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客户分类作为客户关系管理(CRM)的重要管理方法,是企业进行市场营销的重要依据.通过对客户进行分类,有利于对客户价值进行准确评估,方便进行精准营销.本文通过对RFM模型数据集本身潜藏的先验结构化信息进行研究,标记出两组客户数据作为先验类别标记,进而得到两个初始聚类中心.基于传统K-means算法使用自适应方法确定K值和初始聚类中心.引入Must-link和Cannot-link两种约束将类别标记转换为成对约束信息,基于HMRF-KMeans成对约束,引入约束惩罚项和约束奖励项,实现对聚类引导和聚类结果的调整.使用改进的半监督聚类算法(RFM-SS-means)对标准数据集进行了测试,同时使用Food mart数据集对比了RFM-SS-means算法与传统K-means算法、two-steps算法的聚类效果.由实验结果可知,RFM-SS-means的CH系数最大,无需事先确定K值和初始聚类中心,聚类效果良好. 相似文献
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采用K-Means聚类算法和神经网络算法,对药物的使用进行建模,通过模型可得到不同临床特征病人更适合服用何种药物的建议结果,正确率高达94.7%,实现用药的合理化。 相似文献
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外汇交易中,一些企业由于企业本身特点或从事业务的相近有着相似的交易行为。根据这些天然特征发现具备相似行为的交易并对其分组,有利于发现海量交易数据中的典型交易行为模式,这有助于外汇管理和监督职能的更好实施。本文根据外汇交易行为的特点,用一种基于超图模型的聚类算法来发现不同类型的交易对象。 相似文献
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采用K—Means聚类算法和神经网络算法,对药物的使用进行建模.通过模型可得到不同临床特征病人更适合服用何种药物的建议结果,正确率高达94.7%,实现用药的合理化。 相似文献
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序列分段问题是指将序列进行分段,用这些分段来代表一个序列,使原始序列在视觉角度基本不发生变化。本文首先介绍了三类经典的分段算法,比较它们的优劣,并针对其特点提出了一种改进的基于聚类的滑动窗口分段算法,并将其与经典算法作了一些比较,从而验证了新算法比经典算法有更好的拟合度和收敛性。 相似文献
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提出采用K-means聚类分析方法对三维点云模型进行分割。论文指出,对于分布呈现类内团聚状三维点云模型,K均值聚类分割可以得到较好的结果。与三维网格模型的K均值聚类分割、点云模型的谱系聚类分割的实验结果比较证实了这一点。 相似文献