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《哈尔滨工程大学》 2004年
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CRM中基于CABOSFV改进算法的客户聚类研究

宋艳  
【摘要】:在竞争激烈的商业时代,资源占有成为决定企业生死成败的关键。在客户关系方面,企业总希望建立与客户最稳固的关系,并最有效率地把这种关系转化为利润,即留住老客户、发展新客户并锁定利润率最高的客户,这也就是CRM要重点研究的问题。为了实现这个目标,企业就需要尽可能地了解客户的行为,但这种了解不可能通过与客户接触直接获得,因为企业不可能挨个与客户交谈,而且他们所需要的信息,单个客户往往无法提供。企业所能做的,就是尽可能收集客户的信息,借助各种分析方法,透过无序的、表层的信息挖出内在的知识和规律,即利用数据挖掘技术实现CRM管理理念。在挖出大量信息之后,企业就可以根据这些规律或用这些信息设计数学模型,对未发生行为做出结果预测,为企业的综合经营决策、市场策划提供依据,从而体现CRM管理理念。 在CRM应用系统中,采用嵌入数据挖掘系统的方式,利用数据挖掘技术从大量的有关客户的数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对企业决策有潜在价值的知识和规则。本文通过对客户关系管理和聚类数据挖掘技术研究,提出基于改进的CABOSFV算法的客户聚类算法,用于解决客户关系管理中,对由大量高维稀疏数据组成的客户行为数据集进行聚类分析。 由于一个数据库或者数据仓库都有很多的维,一些分析算法在处理维数比较少的数据集时表现不错,例如两、三维的数据;人的理解能力也可以对两、三维数据的聚类分析结果的质量作出较好的判别,但对于高维数据就没有那么直观了。所以对于高维数据的聚类分析是很具有挑战性的,特别是考虑到在高维空间中,数据的分布是极其稀疏的,而且形状也可能是极其不规则的。所以,本文针对高属性维稀疏数据的聚类数据挖掘技术进行了研究。首先,研究高属性维稀疏聚类的算法,提出集合差异度的定义方式、集合差异度阈值的计算公式,从而改进CABOSFV算法;然后,在研究大数据集对象的数据消减策略的基础上,阐述如何采用采样策略进行数据消减,并利用集合 哈尔滨工程大学博士学位论文 石面‘亩亩‘面面面面面面函面面面 上下确界的概念,完成非样本对象向基础类的匹配;其次,为进一步完善聚 类的应用,还进行了异常数据的挖掘研究,并为弥补采样策略给聚类带来的 概率缺陷,提出了孤立点对象的处理方案;最后,针对某药厂客户购买行为, 提出基于客户购买能力的稀疏特征的转换算法,重新构造了聚类过程,并以 该药厂的药品销售记录为聚类数据源,进行了聚类过程的实证检验及分析。 关键词:聚类;数据挖掘;客户关系管理;CABOSFV算法
【学位授予单位】:哈尔滨工程大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:F274

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前4条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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【参考文献】
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【共引文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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4 吴香庭;基于遗传算法的K-means聚类方法的研究[D];山东科技大学;2010年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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【相似文献】
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