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        聚類算法在電子商務(wù)客戶細(xì)分中的應(yīng)用

        2008-01-01 00:00:00辛愛莉衣龍海
        商場現(xiàn)代化 2008年5期

        [摘要] 國內(nèi)外電子商務(wù)類網(wǎng)站日益興起。許多電子商務(wù)類網(wǎng)站都提供了一定程度的個性化服務(wù),最明顯的就是提供商品推薦服務(wù)。而構(gòu)成這些個性化服務(wù)的基礎(chǔ)主要就是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。本文研究了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在電子商務(wù)中客戶細(xì)分的應(yīng)用,提出了數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)營銷服務(wù)各方面的具體應(yīng)用內(nèi)容。

        [關(guān)鍵詞] 數(shù)據(jù)挖掘 客戶細(xì)分 聚類算法

        一、數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的引入與應(yīng)用

        數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining),又稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery In Database,KDD),是指從大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中提取隱含的、未知的、非平凡的及有潛在應(yīng)用價值的信息或模式,它是數(shù)據(jù)庫研究中的一個很有應(yīng)用價值的新領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)領(lǐng)域中得到了比較普遍的應(yīng)用,它是以市場營銷學(xué)的市場細(xì)分原理為基礎(chǔ),其基本假定是“消費者過去的行為是其今后消費傾向的最好說明”。對所識別出來的消費群體進(jìn)行特定內(nèi)容的定向營銷,這與傳統(tǒng)的不區(qū)分消費者對象特征的大規(guī)模營銷手段相比,大大節(jié)省了營銷成本,提高了營銷效果,從而為企業(yè)帶來更多的利潤。

        數(shù)據(jù)挖掘是進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢,它能夠找出過去數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系,從而促進(jìn)信息的傳遞。數(shù)據(jù)挖掘工具能夠?qū)淼内厔莺托袨檫M(jìn)行預(yù)測,從而很好地支持人們的決策。將其運用到客戶關(guān)系管理中,就能在數(shù)據(jù)量龐大的客戶數(shù)據(jù)庫中,將看似無關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,凈化,提取出有價值的客戶關(guān)系,對客戶需求作出恰當(dāng)?shù)幕貞?yīng),并預(yù)測需求趨勢。

        二、聚類算法用于電子商務(wù)客戶細(xì)分

        聚類是數(shù)據(jù)挖掘中的一種主要技術(shù),是把一組個體按照相似性歸成若干類別,即“物以類聚”。它的目的是使得屬于同一類別的個體之間的距離盡可能地小,而不同類別上的個體間的距離盡可能地大。聚類和分類根本不同的是:分類問題中我們知道訓(xùn)練例的分類屬性,而在聚類中,就需要我們在訓(xùn)練例中找到這個分類屬性值。聚類分析問題可描述為:給m維空間Rm中的n個向量,把每個向量歸屬到S聚類中的某一個,使得每個向量與其聚類中心的“距離”最小。聚類分析問題的實質(zhì)是一個全局最優(yōu)問題。在這里m可認(rèn)為是樣本參與聚類的屬性個數(shù),n是樣本的個數(shù),S是由用戶預(yù)先設(shè)定的分類數(shù)目。本文采用層次方法實現(xiàn)聚類分析。

        層次方法就是對給定的數(shù)據(jù)對象集進(jìn)行層次的分解。根據(jù)層次的分解如何形成,層次聚類分析算法分為“分解算法”和“凝聚算法”,分別體現(xiàn)了“自頂向下”和“自底向上”兩種互逆的思想。分解算法從整個樣本集開始,把它分成幾個子集,然后把每個子集分成更小的集合,逐步分區(qū),最終,分區(qū)算法生成一個由粗到細(xì)的分區(qū)系列。凝聚算法首先把每個單獨的對象當(dāng)作一個初始類。然后把這些特征相近的合并成一個更粗略的分區(qū),反復(fù)合并直至得到最后一個分區(qū),所有的對象都在一個大類內(nèi)。這種聚類過程是一個自底向上的過程,分區(qū)是從細(xì)到粗。在凝聚或者分裂層次聚類方法中,通常以用戶定義希望得到的類的數(shù)目作為結(jié)束條件。在類的合并或分裂過程中,需要考察類間的距離。分解算法和凝聚算法的過程示意如圖所示:

        1.聚類算法的處理流程

        (1)從n個數(shù)據(jù)對象中任意選取k個對象作為初始聚類中心;

        (2)循環(huán)過程3、4,直到每個聚類不再發(fā)生變化;

        (3)計算每個對象與聚類中心距離,根據(jù)最小距離把對象歸到最相似的類中;

        (4)重新計算整個聚類對象的均值,作為新的聚類中心。

        2.聚類算法框架

        (1)給出n個混合樣本,令I(lǐng)=1,選取K個初始聚類中心 Zj(I), j=1,2,3,…,K;

        (2)計算每個樣本與聚類中心的距離

        D(xi,Zj(I)), i=1,2,3,…,n, J=1,2,3,…,K

        如果滿足

        D(xi,Zk(I))=min{D(xi,Zj(I)), i=1,2,3,…,n}

        則xi ∈wk;

        (3)令I(lǐng)=I+1,計算新的聚類中心

        Zj(2)=Xi(j), j=1,2,3,…, K

        和誤差平方和準(zhǔn)則Jc值

        Jc(2)= 2

        (4)判斷:若(Jc(I+1)- Jc(I))<ξ,則算法結(jié)束,否則I=I+1,返回2步。

        利用以上規(guī)則可以發(fā)現(xiàn)對公司營銷十分有用的模式。給出分類模型后,要用測試集評估模型的預(yù)測正確率,測試集中的數(shù)據(jù)是從樣本集中隨機(jī)取出并獨立于訓(xùn)練樣本的。模型的準(zhǔn)確率可以用被模型正確分類的測試樣本的百分比表示,若模型的準(zhǔn)確率是可以接受的,公司就可以依據(jù)模型將客戶群分類,針對不同的客戶群展開有針對性的業(yè)務(wù)。

        至此,已經(jīng)初步完成了一個聚類算法的分類技術(shù)用于客戶分類的簡單示例。但實際應(yīng)用中大多數(shù)決策樹分類過程要復(fù)雜得多,計算量也要大很多,這主要是因為用于分類的樣本數(shù)據(jù)量往往很大,屬性字段也很多,而且決策樹的生成算法也有很多,選擇何種算法也是一個反復(fù)綜合評估的過程。

        三、結(jié)論

        隨著電子商務(wù)的日益興起,對電子商務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,讓電子商務(wù)網(wǎng)站可以提供更具個性化的服務(wù),可以提高電子商務(wù)網(wǎng)站的競爭力,以實現(xiàn)更大的商業(yè)價值。本文在探討了電子商務(wù)中引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),詳細(xì)闡述了該技術(shù)在客戶關(guān)系管理的客戶細(xì)分中的重要應(yīng)用及其實現(xiàn)。

        參考文獻(xiàn):

        [1]帕翠珊·B·希波爾德:客戶關(guān)系管理理念與實例[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2002

        [2]周良等.客戶關(guān)系管理系統(tǒng)設(shè)計與研究.計算機(jī)研究與應(yīng)用,2002.9(108~131)

        [3]威廉·G·齊克蒙德等:客戶關(guān)系管理.北京:中國人民大學(xué)出版社,2005

        [4]崔杰張穎:數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在CRM中的應(yīng)用.遼寧工學(xué)院學(xué)報,2006

        注:本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請以PDF格式閱讀原文。

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