模糊聚类在客户关系管理中的应用

发布时间：2018-01-07 00:24

  本文关键词：模糊聚类在客户关系管理中的应用　出处：《软件导刊》2013年10期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：企业积累了大量的客户消费数据,如何从大量的数据中发现用户的消费模式,对企业的营销策略具有重要的指导意义,数据挖掘技术正是可以从大量的数据中挖掘出对企业决策有价值的信息。针对客户数据的特点,提出一种基于Kruskal算法的最小生成树模糊聚类算法KTFC,并将其应用在客户关系管理中。实验证明,该模糊聚类算法可以有效地对企业客户群进行分类,并分析出每类客户的特点,动态地选取不同的λ值可以获得不同的聚类结果,大大地提高了聚类的灵活性。
[Abstract]:Based on the characteristics of customer data , this paper proposes a minimum spanning tree fuzzy clustering algorithm based on Kruskal ( Kruskal ) algorithm and its application in customer relationship management . Experiments show that the fuzzy clustering algorithm can effectively classify the enterprise customer base and analyze the characteristics of each customer .

【作者单位】： 石家庄经济学院信息工程学院;河北师范大学职业技术学院;
【基金】：河北省科技支撑项目(11213584)
【分类号】：TP311.13
【正文快照】： 0引言CRM[1-2]是客户关系管理(Customer RelationshipManagement)的简称,CRM作为一种先进的管理模式,其内容无论在广度和深度上都在不断扩展。目前的CRM产品还远未达到人们对数据访问、分析处理的期望,主要问题在于目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功

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本文编号：1390179