基于3DM的B2C客户分类算法

发布时间：2018-02-23 21:30

  本文关键词： DM BC 客户分类 粗糙集　出处：《重庆邮电大学学报(自然科学版)》2009年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：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,传统的客户分类方法很难适合B2C客户数据的分类。研究表明,数据挖掘的实质是知识在不同形态下的转换过程,面向领域的数据驱动的数据挖掘理论(3DM)能将领域知识、先验知识和数据本身的特点有机结合。以电子商务B2C客户数据为例,设计了基于3DM的客户分类算法,通过实例表明,该算法能较好地解决B2C客户数据的分类问题。
[Abstract]:Any efficient customer relationship management is based on solid customer classification. However, the customer information collected in electronic commerce often has the characteristics of magnanimity, high dimension and imperfection. The research shows that the essence of data mining is the transformation process of knowledge in different forms, and domain-oriented data-driven data mining theory (DDM) can transform domain knowledge. Taking the B2C customer data of electronic commerce as an example, a customer classification algorithm based on 3DM is designed. The example shows that the algorithm can solve the classification problem of B2C customer data.
【作者单位】： 重庆邮电大学电子商务与现代物流实验室;重庆邮电大学计算机科学与技术研究所;西南交通大学信息科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(60773113) 重庆市自然科学基金重点项目(2008BA2017) 重庆邮电大学自然科学基金项目(A2008-38)
【分类号】：TP182

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1527705