本文選題：數(shù)據(jù)挖掘 + 聚類(lèi)算法�。� 參考：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2005年18期

【摘要】：文章基于大型營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)庫(kù)中客戶(hù)之間的關(guān)系屬性對(duì)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中的客戶(hù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)挖掘,為企業(yè)合理的找到了最有價(jià)值的潛在顧客。該文首先將數(shù)據(jù)挖掘方法中聚類(lèi)算法的差異度及關(guān)聯(lián)規(guī)則理論中的作用度運(yùn)用到企業(yè)的顧客價(jià)值評(píng)價(jià)中,提出了個(gè)人自依賴(lài)指數(shù)、互影響指數(shù)等客戶(hù)關(guān)系屬性概念,并將它運(yùn)用到評(píng)估顧客價(jià)值的算法中。根據(jù)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果,它能幫助企業(yè)制定更有效的營(yíng)銷(xiāo)計(jì)劃,讓企業(yè)在更低的成本下得到更高的利潤(rùn)。
[Abstract]:Based on the relationship attribute between customers in the large-scale marketing database, this paper makes a data mining for the customers in the marketing, and reasonably finds the most valuable potential customers for the enterprise. In this paper, the difference degree of clustering algorithm and the function degree of association rule theory in data mining are applied to the customer value evaluation of enterprises, and the concepts of customer relationship attributes such as personal self-dependence index, mutual influence index and so on are put forward in this paper. And it is applied to the evaluation of customer value algorithm. According to the results of the experiment, it can help enterprises to make more effective marketing plans and make higher profits at lower cost.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系 上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系
【分類(lèi)號(hào)】：TP399

【共引文獻(xiàn)】

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5 令狐大智;李陶深;武新麗;;基于相互約束的模糊數(shù)據(jù)歸類(lèi)算法研究[A];第二十五屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（二）[C];2008年

6 葉亞寧;國(guó)宏偉;;基于數(shù)據(jù)挖掘的高爐爐型管理模型的應(yīng)用[A];中國(guó)計(jì)量協(xié)會(huì)冶金分會(huì)2011年會(huì)論文集[C];2011年

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10 宋魏;高萌;曾春秋;程剛;吳艷喬;;數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則在睡眠對(duì)軀體疼痛影響評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J];現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué);2008年05期

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3 陳清光;許家佗;于波;郭U喦，

本文編號(hào)：1882326