基于半监督AP算法的电信客户细分研究

发布时间：2017-04-02 16:00

  本文关键词：基于半监督AP算法的电信客户细分研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来，随着电信市场的飞速发展，电信客户逐渐呈现出细分化、多元化的特征，而客户是企业赖以生存的根本和发展的关键。面对海量的客户数据与信息，运营商如何从中获取有用的信息，为企业的发展提供良好的决策支持，已成为许多领域尤其是通信行业关心的首要问题。只有运用有效的方法和工具对海量的客户数据进行深入的分析，才能制定出精准的营销方案，并获得更高的投资回报。 客户细分是客户关系管理系统的核心功能之一，可对客户的获取与保持以及客户增值等提供全面支持。本文针对目前客户细分结果过于笼统、细分变量与描述变量不合理等问题进行了深入研究。主要研究内容如下： （1）基于移动通信行业海量的客户数据资源，确定了客户的细分变量及其描述变量，使细分结果具有更好的可分性，解决了细分结果过于笼统的问题。 （2）将半监督成对约束与密度敏感距离引入到AP算法中，提出了一种密度敏感的半监督AP聚类算法。与传统AP算法相比，，提出的算法具有更好的聚类性能，尤其对非凸数据集的聚类效果有了明显提高。 （3）基于本文所提出的客户细分变量及描述方法，采用上述密度敏感半监督AP聚类算法，构建了一个电信客户细分系统模型。 实验结果表明，本文提出的算法在聚类性能上有显著提高。在实际应用中，能对电信客户进行较为清晰的细分，从而为运营商提供更科学的决策指导。
【关键词】：客户细分 聚类分析 半监督 AP算法 密度敏感 精准营销
【学位授予单位】：河北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP311.13;TP315
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 图表目录9-11
• 第1章 绪论11-16
• 1.1 课题研究的背景和意义11
• 1.2 研究现状与分析11-14
• 1.2.1 客户细分现状11-12
• 1.2.2 聚类分析现状12-13
• 1.2.3 客户细分中存在的问题13-14
• 1.3 研究内容及研究方法14
• 1.4 本文结构安排14-16
• 第2章 聚类分析16-23
• 2.1 聚类分析概述16
• 2.2 数据挖掘与聚类分析16-17
• 2.3 聚类分析的方法17-19
• 2.4 聚类分析中的数据结构与数据类型19-20
• 2.4.1 聚类分析中的数据结构19
• 2.4.2 聚类分析中的数据类型19-20
• 2.5 聚类分析的过程与应用20-23
• 2.5.1 聚类分析的过程20-21
• 2.5.2 聚类分析的应用21-23
• 第3章 半监督聚类23-29
• 3.1 半监督学习简介23-24
• 3.2 半监督聚类算法24-27
• 3.2.1 基于约束的方法24-25
• 3.2.2 基于距离的方法25-26
• 3.2.3 基于约束与距离融合的方法26-27
• 3.3 半监督聚类算法应用27-29
• 第4章 密度敏感半监督 AP 算法29-35
• 4.1 AP 算法29-30
• 4.2 密度敏感距离测度30-31
• 4.3 密度敏感半监督 AP 聚类算法31-33
• 4.4 实验33-34
• 4.5 本章小结34-35
• 第5章 基于半监督 AP 算法的电信客户细分35-54
• 5.1 客户细分概述35-39
• 5.1.1 基本概念35
• 5.1.2 客户细分目的35-36
• 5.1.3 客户细分方法36-37
• 5.1.4 客户细分相关模型37-39
• 5.2 数据获取39-40
• 5.3 数据预处理40-47
• 5.3.1 数据变量命名40-42
• 5.3.2 细分变量的选取42-44
• 5.3.3 数据的清洗44-47
• 5.4 客户细分结果数据表47-49
• 5.5 各群体特征描述及营销策略的制定49-53
• 5.6 本章小结53-54
• 第6章 总结与展望54-56
• 6.1 本文主要工作54
• 6.2 下一步研究工作的展望54-56
• 参考文献56-60
• 致谢60-61
• 攻读学位期间发表的论文及参加的科研项目61

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

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本文编号：282727