本文選題：支持向量機(jī) + web日志挖掘�。� 參考：《管理工程學(xué)報(bào)》2010年01期

【摘要】：潛在的客戶資源是商家未來的利潤(rùn)來源,發(fā)現(xiàn)了潛在的客戶就可以制定相應(yīng)的商業(yè)決策,并進(jìn)行有針對(duì)性的客戶關(guān)系管理。使用SVM方法對(duì)web日志文件進(jìn)行挖掘,以發(fā)現(xiàn)站點(diǎn)訪問者中潛在客戶的共同行為模式,并將其分為不同級(jí)別的目標(biāo)客戶群。同時(shí),通過試驗(yàn)4種不同比例的訓(xùn)練樣本,研究了非對(duì)稱數(shù)據(jù)對(duì)分類結(jié)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(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與金融系;
【分類號(hào)】：TP393.09

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1884618