本文選題：支持向量機 + web日志挖掘��； 參考：《管理工程學報》2010年01期

【摘要】：潛在的客戶資源是商家未來的利潤來源,發(fā)現(xiàn)了潛在的客戶就可以制定相應的商業(yè)決策,并進行有針對性的客戶關系管理。使用SVM方法對web日志文件進行挖掘,以發(fā)現(xiàn)站點訪問者中潛在客戶的共同行為模式,并將其分為不同級別的目標客戶群。同時,通過試驗4種不同比例的訓練樣本,研究了非對稱數(shù)據(jù)對分類結果的影響,以期獲得較優(yōu)的模型。
[Abstract]:The potential customer resource is the future profit source of the merchant. If the potential customer is discovered, the corresponding business decision can be made and the targeted customer relationship management can be carried out. The SVM method is used to mine the web log files to discover the common behavior patterns of the potential customers in the site visitors and to divide them into different target customer groups. At the same time, the effects of asymmetric data on the classification results were studied by four kinds of training samples with different proportions, in order to obtain a better model.
【作者單位】： 中國科學技術大學統(tǒng)計與金融系;
【分類號】：TP393.09

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1884618