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基于粗糙集的知识发现在客户关系管理(CRM)中的应用

陈锹  
【摘要】:数据库知识发现(KDD)研究如何从大量的数据中智能地、自动地提取出有价值的知识和信息,是当前相当活跃的研究领域。近年来,电子商务大潮正在全球范围内急速改变传统的商业模式。如何才能在电子商务竞争中取胜?能够提供客户资源及相关数据分析的客户关系管理系统(Customer Relationship Management,CRM)就成为焦点,但是CRM系统中庞大的数据量阻碍了我们从中发现有价值的客户模式,因此研究适用于CRM的知识发现系统,具有理论意义和重要的实用价值。 目前,在CRM中使用的知识发现系统很多。但是,在CRM中使用的基于粗糙集理论的知识发现系统却较少见,而利用粗糙集理论进行知识发现具有一定的优势,因此本文将在粗糙集理论的基础上,对一个CRM系统进行知识发现。主要以粗糙集的理论为基础,首先从CRM系统中获取数据,转化为相应的决策表,再对决策表中的数据进行决策表补齐、离散化,然后进行属性和值的约简,最后生成决策规则,建立逻辑推理系统。 由于在CRM系统中的数据可能存在大量的不确定信息,而传统的粗糙集还不适用于不确定信息建模。为了解决这个问题,本文采用 广西大学硕士学位论文 了可变精度粗糙集模型〔“,井对传统粗糙集的一种属性约简算法〔“作 了改进,以适用于可变精度粗糙集模型,最后引入加权关联规则〔,01 中的加权支持度和可信度来描述不确定性信息【川。 通过对CRM系统中获取的数据进行实验,本文实现了相应的知识 发现系统,并获得了较好的效果,证实了本文采用的方法具有一定的 实用价值。


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