基于GMDH和Logistic回归的目标客户选择模型研究

发布时间：2018-07-16 17:28

【摘要】：近年来,数据库营销成为客户关系管理领域的研究热点。而在数据库营销中,目标客户选择建模是最重要的问题之一。将Logistic回归与GMDH多层神经元网络相结合,提出一种新的特征选择算法Log-GMDH多层神经元网络。进一步地,将Log-GMDH特征选择算法与Logistic回归分类算法相结合,构建LogGMDH-Logistic目标客户选择模型。选择CoIL2000预测竞赛中某汽车保险公司的目标客户选择数据集进行实证分析。实证结果表明,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。
[Abstract]:In recent years, database marketing has become a research hotspot in the field of customer relationship management. In database marketing, target customer selection modeling is one of the most important issues. Combining Logistic regression with GMDH multilayer neural network, a new feature selection algorithm, Log-GMDH multilayer neural network, is proposed. Furthermore, the Log-GMDH feature selection algorithm is combined with the Logistic regression classification algorithm to construct the LogGMDH-Logistic target customer selection model. Select the target customer selection data set of a car insurance company in the prediction contest of Coil 2000 for empirical analysis. The empirical results show that the LogGMDH-Logistic model not only performs better than some existing customer selection models, but also has a good interpretability.
【作者单位】： 四川大学商学院;中国科学院数学与系统科学研究院;中国科学院大学中丹学院;成都信息工程学院管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71101100,71273036) 教育部博士点新教师基金(20110181120047) 四川大学优秀青年基金(2013SCU04A08) 四川大学学科前沿与交叉创新(skqy201352)
【分类号】：TP18;F274

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2127099