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基于半監(jiān)督AP算法的電信客戶細分研究

發(fā)布時間:2017-04-02 16:00

  本文關鍵詞:基于半監(jiān)督AP算法的電信客戶細分研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:近年來,隨著電信市場的飛速發(fā)展,電信客戶逐漸呈現(xiàn)出細分化、多元化的特征,而客戶是企業(yè)賴以生存的根本和發(fā)展的關鍵。面對海量的客戶數(shù)據(jù)與信息,運營商如何從中獲取有用的信息,為企業(yè)的發(fā)展提供良好的決策支持,已成為許多領域尤其是通信行業(yè)關心的首要問題。只有運用有效的方法和工具對海量的客戶數(shù)據(jù)進行深入的分析,才能制定出精準的營銷方案,并獲得更高的投資回報。 客戶細分是客戶關系管理系統(tǒng)的核心功能之一,可對客戶的獲取與保持以及客戶增值等提供全面支持。本文針對目前客戶細分結果過于籠統(tǒng)、細分變量與描述變量不合理等問題進行了深入研究。主要研究內(nèi)容如下: (1)基于移動通信行業(yè)海量的客戶數(shù)據(jù)資源,確定了客戶的細分變量及其描述變量,使細分結果具有更好的可分性,解決了細分結果過于籠統(tǒng)的問題。 (2)將半監(jiān)督成對約束與密度敏感距離引入到AP算法中,提出了一種密度敏感的半監(jiān)督AP聚類算法。與傳統(tǒng)AP算法相比,,提出的算法具有更好的聚類性能,尤其對非凸數(shù)據(jù)集的聚類效果有了明顯提高。 (3)基于本文所提出的客戶細分變量及描述方法,采用上述密度敏感半監(jiān)督AP聚類算法,構建了一個電信客戶細分系統(tǒng)模型。 實驗結果表明,本文提出的算法在聚類性能上有顯著提高。在實際應用中,能對電信客戶進行較為清晰的細分,從而為運營商提供更科學的決策指導。
【關鍵詞】:客戶細分 聚類分析 半監(jiān)督 AP算法 密度敏感 精準營銷
【學位授予單位】:河北大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2014
【分類號】:TP311.13;TP315
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 圖表目錄9-11
  • 第1章 緒論11-16
  • 1.1 課題研究的背景和意義11
  • 1.2 研究現(xiàn)狀與分析11-14
  • 1.2.1 客戶細分現(xiàn)狀11-12
  • 1.2.2 聚類分析現(xiàn)狀12-13
  • 1.2.3 客戶細分中存在的問題13-14
  • 1.3 研究內(nèi)容及研究方法14
  • 1.4 本文結構安排14-16
  • 第2章 聚類分析16-23
  • 2.1 聚類分析概述16
  • 2.2 數(shù)據(jù)挖掘與聚類分析16-17
  • 2.3 聚類分析的方法17-19
  • 2.4 聚類分析中的數(shù)據(jù)結構與數(shù)據(jù)類型19-20
  • 2.4.1 聚類分析中的數(shù)據(jù)結構19
  • 2.4.2 聚類分析中的數(shù)據(jù)類型19-20
  • 2.5 聚類分析的過程與應用20-23
  • 2.5.1 聚類分析的過程20-21
  • 2.5.2 聚類分析的應用21-23
  • 第3章 半監(jiān)督聚類23-29
  • 3.1 半監(jiān)督學習簡介23-24
  • 3.2 半監(jiān)督聚類算法24-27
  • 3.2.1 基于約束的方法24-25
  • 3.2.2 基于距離的方法25-26
  • 3.2.3 基于約束與距離融合的方法26-27
  • 3.3 半監(jiān)督聚類算法應用27-29
  • 第4章 密度敏感半監(jiān)督 AP 算法29-35
  • 4.1 AP 算法29-30
  • 4.2 密度敏感距離測度30-31
  • 4.3 密度敏感半監(jiān)督 AP 聚類算法31-33
  • 4.4 實驗33-34
  • 4.5 本章小結34-35
  • 第5章 基于半監(jiān)督 AP 算法的電信客戶細分35-54
  • 5.1 客戶細分概述35-39
  • 5.1.1 基本概念35
  • 5.1.2 客戶細分目的35-36
  • 5.1.3 客戶細分方法36-37
  • 5.1.4 客戶細分相關模型37-39
  • 5.2 數(shù)據(jù)獲取39-40
  • 5.3 數(shù)據(jù)預處理40-47
  • 5.3.1 數(shù)據(jù)變量命名40-42
  • 5.3.2 細分變量的選取42-44
  • 5.3.3 數(shù)據(jù)的清洗44-47
  • 5.4 客戶細分結果數(shù)據(jù)表47-49
  • 5.5 各群體特征描述及營銷策略的制定49-53
  • 5.6 本章小結53-54
  • 第6章 總結與展望54-56
  • 6.1 本文主要工作54
  • 6.2 下一步研究工作的展望54-56
  • 參考文獻56-60
  • 致謝60-61
  • 攻讀學位期間發(fā)表的論文及參加的科研項目61

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 蔡秋茹;柳益君;羅燁;朱廣萍;葉飛躍;;基于K-means聚類的電信企業(yè)客戶分群決策[J];江南大學學報(自然科學版);2010年02期

2 楊黎剛;蘇宏業(yè);張英;褚健;;基于SOM聚類的數(shù)據(jù)挖掘方法及其應用研究[J];計算機工程與科學;2007年08期

3 夏維力;王鑫;王青松;;數(shù)據(jù)挖掘技術在企業(yè)客戶關系管理中的應用研究[J];科技管理研究;2007年06期

4 王開軍;張軍英;李丹;張新娜;郭濤;;自適應仿射傳播聚類[J];自動化學報;2007年12期

5 王玲;薄列峰;焦李成;;密度敏感的半監(jiān)督譜聚類[J];軟件學報;2007年10期

6 陳明亮,袁澤沛,李懷祖;客戶保持動態(tài)模型的研究[J];武漢大學學報(社會科學版);2001年06期


  本文關鍵詞:基于半監(jiān)督AP算法的電信客戶細分研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



本文編號:282727

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