钢铁企业客户评价指标体系与分类方法研究

发布时间：2018-12-16 19:58

【摘要】：为了对客户资源进行评价、分类和有效管理,建立了面向钢铁企业直接客户的客户价值评价指标体系。针对自组织映射神经网络聚类算法在权值初始化方面的不足,提出了一种基于K-means改进的自组织映射的聚类算法。运用层次分析法和基于K-means改进的自组织映射聚类算法,设计了一套客户分类方法。通过对可能出现的客户类型进行分析,提出了相应的客户关系发展建议。最后通过应用实例,验证了该评价指标体系和分类方法的可行性和有效性。
[Abstract]:In order to evaluate, classify and effectively manage customer resources, a customer value evaluation index system for direct customers in iron and steel enterprises was established. Aiming at the deficiency of self-organizing mapping neural network clustering algorithm in weight initialization, a clustering algorithm based on K-means improved self-organizing mapping is proposed. Based on the analytic hierarchy process (AHP) and the improved clustering algorithm of self-organization mapping based on K-means, a set of customer classification method is designed. Through the analysis of the possible customer types, the corresponding customer relationship development suggestions are put forward. Finally, the feasibility and effectiveness of the evaluation index system and classification method are verified by an application example.
【作者单位】： 大连理工大学CIMS中心;大连理工大学电子与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70572098)~~
【分类号】：F407.31;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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