本文選題：客戶細分 + SOM算法　； 參考：《華東經(jīng)濟管理》2011年01期

【摘要】：文章在對RFM指標體系進行分析的基礎上,應用自組織特征映射(SOM)神經(jīng)網(wǎng)絡和粒子群優(yōu)化(PSO)的聚類組合算法,通過客戶關系的特征衡量分析客戶的內在價值和忠誠度,對客戶數(shù)據(jù)進行了科學、客觀、深層次的挖掘分析,為企業(yè)有針對性的制定營銷策略提供了依據(jù)。
[Abstract]:Based on the analysis of the index system of RFM, this paper applies the self-organizing feature mapping (RFM) neural network and the clustering algorithm of particle swarm optimization (PSO) to measure and analyze the customer's intrinsic value and loyalty through the characteristics of customer relationship. The scientific, objective and deep mining analysis of customer data provides a basis for enterprises to formulate marketing strategies.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學經(jīng)濟管理學院;
【基金】：黑龍江省科技攻關項目(GZ09D204)
【分類號】：F274

【參考文獻】

相關期刊論文 前5條

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【共引文獻】

相關期刊論文 前5條

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【二級參考文獻】

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本文編號：1873193