动静态属性数据相结合的客户分类方法研究

发布时间：2018-01-25 16:53

本文关键词： 客户分类时间序列聚类遗传算法　出处：《中国管理科学》2005年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：研究了一种客户动态、静态属性数据相结合的客户分类方法。提出了客户时间序列的加权处理方法,并应用客户时间序列的统计特征作为聚类特征向量,采用混合式遗传算法对客户聚类,使每一类客户具有相似的时序特征。在此基础上将聚类结果与客户的静态属性数据相结合,对客户进一步分类。实验结果表明,与传统的基于静态属性数据的客户分类方法相比,本文的方法提高了客户分类的准确性。
[Abstract]:In this paper, a customer classification method combining dynamic and static attribute data is studied, and the weighted processing method of customer time series is proposed, and the statistical feature of customer time series is used as clustering feature vector. The hybrid genetic algorithm is used to cluster the customers, which makes each customer have similar temporal characteristics. On this basis, the clustering results are combined with the static attribute data of the customers. The experimental results show that compared with the traditional methods based on static attribute data, the proposed method improves the accuracy of customer classification.
【作者单位】：哈尔滨工业大学管理学院哈尔滨工业大学管理学院哈尔滨工业大学管理学院哈尔滨工业大学管理学院
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70171013) 黑龙江自然科学基金资助项目(G0304)
【分类号】：C931
【正文快照】： 1　引言激烈的市场竞争以及有限范围内的高利润客户激起了空前的关于客户理解的需求。对于企业来说,不同客户是有区别的。为了更好地满足客户的需求,企业必须能够有效地区分客户,针对客户实施目标营销[1]。在这种情况下,对客户正确地分类就成为企业必须解决的问题。客户分类

【参考文献】