本文關(guān)鍵詞： DM BC 客戶分類 粗糙集　出處：《重慶郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2009年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：任何高效的客戶關(guān)系管理都是以扎實(shí)的客戶分類為基礎(chǔ),然而電子商務(wù)中所搜集到的客戶信息往往具有海量、高維度和不完備等特點(diǎn),傳統(tǒng)的客戶分類方法很難適合B2C客戶數(shù)據(jù)的分類。研究表明,數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)質(zhì)是知識(shí)在不同形態(tài)下的轉(zhuǎn)換過程,面向領(lǐng)域的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)挖掘理論(3DM)能將領(lǐng)域知識(shí)、先驗(yàn)知識(shí)和數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)有機(jī)結(jié)合。以電子商務(wù)B2C客戶數(shù)據(jù)為例,設(shè)計(jì)了基于3DM的客戶分類算法,通過實(shí)例表明,該算法能較好地解決B2C客戶數(shù)據(jù)的分類問題。
[Abstract]:Any efficient customer relationship management is based on solid customer classification. However, the customer information collected in electronic commerce often has the characteristics of magnanimity, high dimension and imperfection. The research shows that the essence of data mining is the transformation process of knowledge in different forms, and domain-oriented data-driven data mining theory (DDM) can transform domain knowledge. Taking the B2C customer data of electronic commerce as an example, a customer classification algorithm based on 3DM is designed. The example shows that the algorithm can solve the classification problem of B2C customer data.
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)電子商務(wù)與現(xiàn)代物流實(shí)驗(yàn)室;重慶郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)研究所;西南交通大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(60773113) 重慶市自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(2008BA2017) 重慶郵電大學(xué)自然科學(xué)基金項(xiàng)目(A2008-38)
【分類號(hào)】：TP182

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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9 王t，

本文編號(hào)：1527705