[1]赵珩君,张景韶,肖进.面向客户行为分析的特征提取算法对比研究[J].武汉职业技术学院学报,2016,(05):32-37.
ZHAO Heng-jun ZHANG Jing-shao XIAO Jin.Comparing Study on Feature Extraction Algorithms for Customer Behavior Analysis[J].Journal of Wuhan Polytechnic,2016,(05):32-37.
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面向客户行为分析的特征提取算法对比研究(
)
《武汉职业技术学院学报》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]
- 卷:
-
- 期数:
-
2016年05期
- 页码:
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32-37
- 栏目:
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- 出版日期:
-
2016-10-30
文章信息/Info
- Title:
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Comparing Study on Feature Extraction Algorithms for Customer Behavior Analysis
- 文章编号:
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1671-931X（2016）05-0032-06
- 作者:
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赵珩君1; 张景韶1; 肖进2
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1.四川广播电视大学 经济管理学院，四川 成都 610073；
2.四川大学 商学院，四川 成都 610064
- Author(s):
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ZHAO Heng-jun1 ZHANG Jing-shao1 XIAO Jin2
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1.Sichuan Radio & Television University, Chengdu 610073, China;
2.School of Business, Sichuan University, Chengdu 610064, China
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- 关键词:
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客户行为; 特征提取; 噪声特征; 对比分析
- Keywords:
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customer behavior; feature extraction; noise characteristic; comparative analysis
- 分类号:
-
F274
- 文献标志码:
-
A
- 摘要:
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客户特征提取是整个客户行为分析过程中的重要环节。由于客户特征提取时获得的数据具有多共同特征及大噪声等特点，使得在客户行为分析中进行客户特征提取存在较大误差。采用UCI机器学习数据库中有多个共同特征的数据集分别对典型特征提取算法进行实验对比及分类规则提取结果分析，验证了FC-GMDH算法在特征提取精度和抗干扰方面具有明显的优势，在客户行为分析时取得满意的特征提取效果。
- Abstract:
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Customer feature extraction is an important part of the customer analysis. Because the data obtained from the customer feature extraction has many characteristics such as common features and large noise, so that there is a large error in the customer analysis of customer features extraction. The feature extraction and classification rule extraction experiment were done by using the UCI machine learning database respectively, and the experiments verified that the FC-GMDH algorithm has obvious advantages in feature extraction accuracy and anti-interference.
备注/Memo
- 备注/Memo:
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收稿日期：2016-07-14
基金项目：国家自然科学基金委面上项目“大数据环境下基于GMDH的客户分类半监督集成模型研究”（项目编号：71471124）；四川省青年基金“大数据环境下客户价值区分半监督集成模型研究”（项目编号：2015RZ0056）；四川省社科规划项目“类别不平衡环境下客户流失预测半监督集成模型研究”（项目编号：SC14C019）。
作者简介：赵珩君（1978-），女，博士，四川广播电视大学经济管理学院副教授，研究方向：商务智能数据挖掘及建模、客户关系管理等。
更新日期/Last Update:
2016-10-30