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[期刊] 华东经济管理
[作者]
廉琪 苏屹
文章在对RFM指标体系进行分析的基础上,应用自组织特征映射(SOM)神经网络和粒子群优化(PSO)的聚类组合算法,通过客户关系的特征衡量分析客户的内在价值和忠诚度,对客户数据进行了科学、客观、深层次的挖掘分析,为企业有针对性的制定营销策略提供了依据。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
宋健 邓雪
针对模糊不确定的证券市场,用可能性均值、下可能性方差和协方差分别替换了投资组合模型中概率均值、方差和协方差,构建了双目标均值-方差投资组合模型。然后采用线性加权法将双目标模型转化为单目标模型,进而提出了一个PSO-AFSA混合算法对其求解。该混合算法中,将粒子群算法搜索的结果作为人工鱼群算法初始鱼群,进一步搜索,这样能有效的避免粒子群算法陷入局部最优。同时,将人工鱼群中的最好位置反馈到粒子群算法的速度更新公式中,指引粒子运动,加快算法收敛。最后,进行实例分析,结果表明:PSO-AFSA混合算法是有效的,混合算法搜索到的全局最优值好于基本粒子群算法搜索到的全局最优值。
[期刊] 河北经贸大学学报
[作者]
杜巍 赵春荣 黄伟建
聚类分析是数据挖掘的一种重要方法,将它应用在客户细分中,可以识别出不同的客户群,从而针对不同的客户群制定相应的营销政策,使企业效益最大化。针对聚类分析中k-means算法的不足,运用改进的聚类算法对旅游业客户进行细分,从而使企业能够更合理地细分、规划客户群组,针对不同需求的客户群体进行区别对待,得到了较好的效果,验证了改进算法的可行性和高效性。
[期刊] 工业工程
[作者]
郑永前 于胜男 王永生
客户细分是保险行业进行差异化营销的基础。由于知识冗余的存在,采用传统的聚类方法进行客户细分存在细分质量低的问题。为有效进行客户细分,提出基于属性约简和SOM的聚类模型。应用属性约简规则处理数据可有效识别冗余知识,找出关键属性;将关键属性作为SOM神经模型的输入,提高客户细分质量。以H保险公司作为实例,使用该模型进行客户细分,通过聚类结果比较,证明方法有效。
[期刊] 统计与决策
[作者]
褚格林
随着智能手机、平板电脑等移动互联网终端设备的普及,如何判断客户价值并制定针对性的营销策略,适应移动互联网背景下流量业务的发展,成为目前电信企业迫切需要解决的问题。文章考虑到流量业务发展的特征,从客户的当前价值和潜在价值两个维度选取指标,分别对使用流量业务和没有使用流量业务的客户进行细分,可以看到不同群体使用的电信服务差异较大,需要根据不同消费行为特征的客户采取差异化的营销策略,实现企业资源利用效率的最大化。
关键词：
客户价值 流量业务 客户细分 电信企业
[期刊] 管理科学
[作者]
邓晓懿 金淳 樋口良之 韩庆平
数据挖掘技术中的聚类算法是解决客户细分问题的重要算法之一。为解决传统聚类算法在客户细分问题中分类精度较低、收敛速度较慢的问题,着重对比分析传统聚类算法中K-m eans、自组织映射网络和粒子群3种算法的不足,提出融合3种算法优点的混合型聚类算法,该算法利用K-m eans和自组织映射网络对初始聚类中心进行优化,结合粒子群优化和K-m eans优化聚类迭代过程,并在迭代优化过程中设计避免算法因早熟而停滞的机制。针对移动电子商务环境下的餐饮业客户细分问题,建立移动餐饮业客户细分模型,并利用混合型聚类算法、K-m eans、层级自组织映射网络和基于粒子群的K-m eans等4种算法对实际案例进行对比...
[期刊] 运筹与管理
[作者]
胡忠义 鲍玉昆 熊涛
针对多约束的产品组合问题,提出一种基于PSO的Memetic算法。该算法首先运用约束理论识别并剔除非瓶颈约束,然后基于伪效用比率设计了一个局部搜索算法,并将其加入到PSO算法的种群进化中,以增强PSO算法的局部学习能力。通过对算法在小规模和大规模算例中测试,表明该算法在小规模问题中优于许多已有算法,同时能在相对较短地时间内更有效地求解较大规模产品组合问题。因此本文提出的基于PSO的Memetic算法可以用来有效地求解实际中的产品组合问题。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王颖晖
知识服务业所面对的客户需求具有知识化、专业化及问题解决为导向等特征,在服务过程中客户具有高度的参与性和交互性。文章指出客户市场细分不再局限于事前细分方法中常见的客户行为特征变量,提出了基于态度变量的客户市场事后细分策略,介绍了传统聚类方法K-means和SOFM方法在市场细分中的应用,以及支持向量机聚类方法(SVC)进行知识服务业的客户市场细分的过程。应用SVC方法于具体行业实施客户市场细分,并对比三种方法的聚类效果,说明了该方法对于提高判别分类效果的能力和优势。
[期刊] 管理评论
[作者]
赵珩君 贺昌政
聚类在商业研究中广泛应用于对未知特征的客户群进行价值细分。分析了传统细分方法对于细分客户初始条件敏感的弱点,多准则客观聚类方法不需要借助领域专家的知识,能够自动、客观地确定聚类个数及最优聚类方案。本文采用多准则客观聚类方法进行客户价值细分。提出新一致性准则体系及算法的实施步骤,并将其应用于客户价值细分中。通过实证对比研究,结果表明新算法具有无需预先指定聚类数、抗干扰性强的特点,使得细分结果更加准确。
关键词：
多准则 客观聚类 一致性准则 价值细分
[期刊] 现代管理科学
[作者]
翟顺平 朱美琳
在移动通讯市场中,争取一个新客户的代价往往比留住一个老客户要大很多,所以客户流失预测是移动通讯运营公司最为关注的重点之一。文章利用SOM网络建立客户流失预测模型,为移动通讯运营公司的经营决策提供帮助。
关键词：
数据挖掘 神经网络 SO M预测
[期刊] 经济经纬
[作者]
李琪 崔睿
在网络环境下,如何培养客户忠诚度、提高续保率,成为保险业发展需要解决的重要问题。笔者结合网络保险业的特征,根据客户的基本特征与交易行为,采用RFM分析方法构建客户细分指标体系,利用SOM神经网络模型将客户聚类为黄金客户、重要发展客户、重要挽留客户、重点维持客户、普通客户和其他无价值客户6类,然后从中选取最有价值的前两类客户,利用客户忠诚度评价模型对其忠诚度进一步分析,针对各类客户群分别提出相应的营销策略。
关键词：
保险业 网络保险 客户细分 客户忠诚度
[期刊] 工业工程
[作者]
武小军 孟苏芳
为了准确识别高价值电子商务客户,提高对非流失客户的预测精度,本文首先对电子商务客户进行Kmediods聚类细分识别出高价值客户,再应用过采样和欠采样相结合的改进SMOTE处理不平衡的电子商务客户数据,最后用Ada Boost算法进行预测。实证研究表明,与成熟的客户流失预测算法BP神经网络、支持向量机(SVM)和改进支持向量机(CW-SVM)相比,该方法能更好地提高预测效果,与未细分前预测效果对比,客户细分后预测效果更好。
[期刊] 工业工程
[作者]
武小军 孟苏芳
为了准确识别高价值电子商务客户,提高对非流失客户的预测精度,本文首先对电子商务客户进行Kmediods聚类细分识别出高价值客户,再应用过采样和欠采样相结合的改进SMOTE处理不平衡的电子商务客户数据,最后用Ada Boost算法进行预测。实证研究表明,与成熟的客户流失预测算法BP神经网络、支持向量机(SVM)和改进支持向量机(CW-SVM)相比,该方法能更好地提高预测效果,与未细分前预测效果对比,客户细分后预测效果更好。
[期刊] 物流技术
[作者]
吴麟麟 吕一鸣 何美玲 韩珣
由于目前单一车型配送存在资源浪费和效率低下等问题，选取确定数量的不同车型对各客户点进行配送服务往往可以得到更优的配送路径方案。针对这一点，描述了一种异构车辆路径问题，并建立了具有固定车辆数且考虑固定成本、可变成本以及时间窗惩罚成本的混合整数规划模型。同时，提出了一种基于改进K-means聚类和遗传算法的混合算法对模型进行求解。实验仿真先求解不考虑时间窗的问题初步证明混合算法的有效性，再在带时间窗的问题中求解不同规模算例的单一及异构车型结果，以证明异构车型配送更优。最后，对该混合算法的求解结果与其他混合算法的求解结果进行对比分析，证明了混合算法的优越性。研究结果表明：该混合算法求解的异构车型结果优于单一车型，并且比其他混合算法求解的异构车型结果更优，异构车辆配送使用的配送车辆数更少，总成本也更低，该混合算法具有更好的效率和性能。
[期刊] 物流技术
[作者]
吴麟麟 吕一鸣 何美玲 韩珣
由于目前单一车型配送存在资源浪费和效率低下等问题，选取确定数量的不同车型对各客户点进行配送服务往往可以得到更优的配送路径方案。针对这一点，描述了一种异构车辆路径问题，并建立了具有固定车辆数且考虑固定成本、可变成本以及时间窗惩罚成本的混合整数规划模型。同时，提出了一种基于改进K-means聚类和遗传算法的混合算法对模型进行求解。实验仿真先求解不考虑时间窗的问题初步证明混合算法的有效性，再在带时间窗的问题中求解不同规模算例的单一及异构车型结果，以证明异构车型配送更优。最后，对该混合算法的求解结果与其他混合算法的求解结果进行对比分析，证明了混合算法的优越性。研究结果表明：该混合算法求解的异构车型结果优于单一车型，并且比其他混合算法求解的异构车型结果更优，异构车辆配送使用的配送车辆数更少，总成本也更低，该混合算法具有更好的效率和性能。
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