基于改进GMDH的目标客户选择模型研究

发布时间：2017-11-28 23:19

  本文关键词：基于改进GMDH的目标客户选择模型研究

  更多相关文章： 目标客户选择 GMDH神经元网络 特征选择 混合抽样 Logistic回归

【摘要】：近年来,目标客户选择建模成为客户关系管理领域的研究热点。为了解决用于目标客户选择建模的训练样本类别分布高度不平衡的问题,本文首先提出了混合抽样方法。进一步地,将数据分组处理(GMDH)神经元网络引入到客户特征选择中,提出新的特征选择算法Log-GMDH。该算法分别从传递函数的选择和新的外准则的构建两个方面对传统GMDH网络模型进行了改进。最后,将提出的混合抽样、Log-GMDH和Logistic回归分类算法相结合,构建目标客户选择模型LogGMDH-Logistic。在CoIL2000预测竞赛中某汽车保险公司的目标客户选择数据集上进行实证分析,结果表明,LogGMDH-Logistic模型不仅在性能上优于已有的一些目标客户选择模型,而且具有很好的可解释性。
【作者单位】： 四川大学商学院;中国科学院大学经济与管理学院;中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心;成都信息工程大学管理学院;中国科学院数学与系统科学研究院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71471124,71101100,71273036) 四川省社科规划项目(SC14C019) 四川大学优秀青年基金(2013SCU04A08) 四川省青年基金项目(2015RZ0056) 四川省科技厅基础研究项目(2015JY0022)
【分类号】：F274;TP301.6
【正文快照】： 1 5 随着企业掌握的客户数据呈爆炸式增长,企业的营销理念也从过去的“以产品为中心”向“以客户为中心”转变[1]。面对数量众多的潜在客户,使用传统的直接营销手段「],客户的响应率不断降低,企业的利润也不断降低。近年来,许多企业开始利用数据库营销来提高它们营销活动的有

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本文编号：1235363