【摘要】：近年來,數(shù)據(jù)庫營銷成為客戶關(guān)系管理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。而在數(shù)據(jù)庫營銷中,目標(biāo)客戶選擇建模是最重要的問題之一。將Logistic回歸與GMDH多層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,提出一種新的特征選擇算法Log-GMDH多層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。進(jìn)一步地,將Log-GMDH特征選擇算法與Logistic回歸分類算法相結(jié)合,構(gòu)建LogGMDH-Logistic目標(biāo)客戶選擇模型。選擇CoIL2000預(yù)測(cè)競(jìng)賽中某汽車保險(xiǎn)公司的目標(biāo)客戶選擇數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)證分析。實(shí)證結(jié)果表明,LogGMDH-Logistic模型不僅在性能上優(yōu)于已有的一些目標(biāo)客戶選擇模型,而且具有很好的可解釋性。
[Abstract]:In recent years, database marketing has become a research hotspot in the field of customer relationship management. In database marketing, target customer selection modeling is one of the most important issues. Combining Logistic regression with GMDH multilayer neural network, a new feature selection algorithm, Log-GMDH multilayer neural network, is proposed. Furthermore, the Log-GMDH feature selection algorithm is combined with the Logistic regression classification algorithm to construct the LogGMDH-Logistic target customer selection model. Select the target customer selection data set of a car insurance company in the prediction contest of Coil 2000 for empirical analysis. The empirical results show that the LogGMDH-Logistic model not only performs better than some existing customer selection models, but also has a good interpretability.
【作者單位】： 四川大學(xué)商學(xué)院;中國科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院;中國科學(xué)院大學(xué)中丹學(xué)院;成都信息工程學(xué)院管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71101100,71273036) 教育部博士點(diǎn)新教師基金(20110181120047) 四川大學(xué)優(yōu)秀青年基金(2013SCU04A08) 四川大學(xué)學(xué)科前沿與交叉創(chuàng)新(skqy201352)
【分類號(hào)】：TP18;F274

【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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2 張麗新,王家^，

本文編號(hào)：2127099