面向CRM的分類算法及應(yīng)用研究.pdf

1、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的快速發(fā)展，促進著企業(yè)決策支持系統(tǒng)的不斷更新，也促使企業(yè)與客戶之間的經(jīng)濟關(guān)系發(fā)生著重大變革?？蛻絷P(guān)系管理(CRM)作為近年來數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)決策支持系統(tǒng)中又一新的應(yīng)用，使企業(yè)在經(jīng)營模式、銷售戰(zhàn)略以及市場服務(wù)等多元領(lǐng)域都突破了傳統(tǒng)框架。傳統(tǒng)的“以產(chǎn)品為核心”的生產(chǎn)經(jīng)營戰(zhàn)略也變革成“以客戶為中心”的新型商業(yè)模式?？蛻絷P(guān)系管理中需要理解客戶特性和客戶行為，利用數(shù)據(jù)挖掘的分類工具，實現(xiàn)對客戶群的認(rèn)識、分類和評估，然后通過

2、優(yōu)化服務(wù)來實現(xiàn)客戶獲取、客戶保留、客戶忠誠和客戶盈利的目的。 針對客戶關(guān)系管理中客戶分類這一重要環(huán)節(jié)，作者在分析了現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘分類工具的基礎(chǔ)上，采用了決策樹分類算法來構(gòu)造客戶分類器。針對多種決策樹分類算法存在的不穩(wěn)定性問題、效率問題和可伸縮性問題，作者采用多屬性代替單屬性分割的方法來解決決策樹的不穩(wěn)定性，并且結(jié)合提高算法效率和可伸縮性的目標(biāo)，針對SLIQ和C4.5兩種算法作了改進和實驗。 針對SLIQ算法，將單純利用單

3、屬性分割的Gini值作分割指標(biāo)的方法修改為利用近似最佳分割點和分割謂詞的方法，使算法穩(wěn)定性提高，并且生成的決策樹更為緊湊；將駐留內(nèi)存的散列表用數(shù)據(jù)庫表代替，并且在結(jié)構(gòu)上作了一定的修改，這樣可以存儲多個最佳近似分割點，從而使算法脫離了內(nèi)存的限制，提高了可伸縮性；針對C4.5算法，作者為了將不穩(wěn)定性的改進方法模塊化，對C4.5的信息增益的計算作了修改，同時用計數(shù)排序代替線性排序來搜索分割點，使算法在時間復(fù)雜性上得到一定程度的優(yōu)化。通過對算法