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基于C-MDP的決策優(yōu)化系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

發(fā)布時間:2017-05-03 11:14

  本文關(guān)鍵詞:基于C-MDP的決策優(yōu)化系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn),,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:近年來,隨著電信、銀行、零售等行業(yè)的快速發(fā)展,其行業(yè)內(nèi)部的競爭也日益激烈。行業(yè)內(nèi)的各個獨立運(yùn)營商的客戶關(guān)系管理部門人為地制定各種營銷決策來維系老客戶,吸引新客戶的同時開展交叉銷售,這使得各運(yùn)營商的短期利潤得到了一定提高,但是人為制定的營銷決策很難將實施過程中各種不確定因素全部考慮在內(nèi),無法達(dá)到運(yùn)營商最大化利潤的要求。決策優(yōu)化,通過運(yùn)用嚴(yán)謹(jǐn)?shù)乃惴▽v史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,建立模型,計算得出能夠最大化利潤的營銷決策,如此可以解決上述行業(yè)所遇到的問題。C-MDP,即約束馬爾可夫決策過程,是一種可以應(yīng)用決策優(yōu)化系統(tǒng)的算法。相對于人為制定的營銷決策,C-MDP可以在優(yōu)化決策時針對不同客戶群體,全面考慮各方面的約束(包括人力、時間、法律等),得出最優(yōu)營銷決策,使運(yùn)營商能夠獲得最大利潤。本文提出將決策優(yōu)化系統(tǒng)(NBAOPT)分為客戶分群(Action Cluster)和建模優(yōu)化(NBAOPT Studio)兩個模塊,客戶分群使用Python對客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分箱、聚類處理,將客戶劃分為不同群體,為建模優(yōu)化提供輸入;建模優(yōu)化使用XML文件定義C-MDP中的實體集、狀態(tài)集、行為集、策略集、資源集以及約束集,并使用Java實現(xiàn)了C-MDP計算實體狀態(tài)轉(zhuǎn)移中回報值的算法,通過迭代計算各個實體在狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程中能夠獲得的最優(yōu)回報值和每個狀態(tài)下的最優(yōu)決策,并輸出模型。同時使用Dojo和Apache Wink框架實現(xiàn)了評價分析模型優(yōu)劣的可視化工具,將模型形象具體的展示給用戶。
【關(guān)鍵詞】:決策優(yōu)化 數(shù)據(jù)分箱 數(shù)據(jù)聚類 C-MDP
【學(xué)位授予單位】:南京大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號】:TP311.52
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-12
  • 第一章 引言12-15
  • 1.1 項目背景12
  • 1.2 國內(nèi)外決策優(yōu)化系統(tǒng)的發(fā)展概況12-13
  • 1.3 本文主要研究的工作13
  • 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)13-15
  • 第二章 技術(shù)綜述15-22
  • 2.1 聚類算法15-18
  • 2.1.1 層次聚類算法15-16
  • 2.1.2 分割聚類算法16-17
  • 2.1.3 基于約束的聚類算法17
  • 2.1.4 各聚類算法的分析與比較17-18
  • 2.2 C-MDP介紹18-20
  • 2.2.1 MDP介紹18-19
  • 2.2.2 C-MDP介紹19-20
  • 2.2.3 C-MDP的應(yīng)用20
  • 2.3 Dojo20-21
  • 2.4 Apache Wink21
  • 2.5 本章小結(jié)21-22
  • 第三章 NBAOPT系統(tǒng)的分析與設(shè)計22-49
  • 3.1 項目總體規(guī)劃22-23
  • 3.2 系統(tǒng)需求分析23-26
  • 3.2.1 NBAOPT系統(tǒng)的功能需求23-25
  • 3.2.2 NBAOPT系統(tǒng)的非功能需求25-26
  • 3.3 系統(tǒng)總體設(shè)計與模塊設(shè)計26-48
  • 3.3.1 總體結(jié)構(gòu)26-28
  • 3.3.2 Action Cluster模塊設(shè)計28-35
  • 3.3.3 NBAOPT Studio模塊設(shè)計35-47
  • 3.3.4 數(shù)據(jù)庫設(shè)計47-48
  • 3.4 本章小結(jié)48-49
  • 第四章 NBAOPT系統(tǒng)的實現(xiàn)49-68
  • 4.1 NBAOPT系統(tǒng)實現(xiàn)概述49
  • 4.2 Action Cluster的實現(xiàn)49-55
  • 4.2.1 用戶界面的實現(xiàn)49-50
  • 4.2.2 分箱算法的實現(xiàn)50-52
  • 4.2.3 聚類算法的實現(xiàn)52-55
  • 4.3 NBAOPT Studio的實現(xiàn)55-61
  • 4.3.1 用戶界面的實現(xiàn)55-56
  • 4.3.2 建模優(yōu)化算法引擎的實現(xiàn)56-60
  • 4.3.3 可視化工具的實現(xiàn)60-61
  • 4.4 結(jié)果展示61-67
  • 4.4.1 Action Cluster61-64
  • 4.4.2 NBAOPT Studio64-67
  • 4.5 本章小結(jié)67-68
  • 第五章 總結(jié)與展望68-69
  • 5.1 總結(jié)68
  • 5.2 進(jìn)一步工作展望68-69
  • 參考文獻(xiàn)69-72
  • 致謝72-73
  • 參與項目73-75

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  本文關(guān)鍵詞:基于C-MDP的決策優(yōu)化系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn),由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



本文編號:342915

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