基于模糊理论的关联规则及其在财险交叉销售中的应用研究

发布时间：2018-03-05 16:18

  本文选题：客户维持　切入点：交叉销售　出处：《金融理论与实践》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：大量的客户信息数据给客户管理带来一定的困难,有效地借助数据挖掘工具,深入分析现有客户的个性化需求,维持重要客户并开展更广泛的交叉销售业务,对我国财险公司的发展具有重大意义。结合模糊集理论,探讨模糊关联规则在财险客户交叉销售中的应用,将模糊C均值算法引入到关联规则挖掘中,提出改进的Apriori算法—FARMA算法。借助SPSS、Clementine、R语言数据挖掘工具对算例数据进行挖掘,建立交叉销售模型,并进行算例分析,验证新算法的有效性。
[Abstract]:A large number of customer information data bring some difficulties to customer management, effectively with the help of data mining tools, in-depth analysis of existing customer personalized needs, maintain important customers and carry out a broader cross-sales business. It is of great significance to the development of property insurance companies in our country. Combined with fuzzy set theory, the application of fuzzy association rules in cross-selling of property insurance customers is discussed, and the fuzzy C-means algorithm is introduced to mining association rules. An improved Apriori algorithm-FarMA algorithm is proposed to mine the example data by using the SPSS Clementine R language data mining tool. The cross-sale model is established and the example analysis is carried out to verify the validity of the new algorithm.
【作者单位】： 山东科技大学数学与系统科学学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61502280,61472228) 青岛市应用基础研究计划项目(青年专项)(14-2-4-55-jch) 山东省自然科学基金面上项目(ZR2014FM009) 山东科技大学研究生教育创新计划项目(KDYC14016)
【分类号】：F274;F842.6

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本文编号：1570986