本文選題：客戶細(xì)分 + SOM算法��； 參考：《華東經(jīng)濟(jì)管理》2011年01期

【摘要】：文章在對RFM指標(biāo)體系進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,應(yīng)用自組織特征映射(SOM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群優(yōu)化(PSO)的聚類組合算法,通過客戶關(guān)系的特征衡量分析客戶的內(nèi)在價(jià)值和忠誠度,對客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行了科學(xué)、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(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：黑龍江省科技攻關(guān)項(xiàng)目(GZ09D204)
【分類號】：F274

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1873193