基于粗糙集的客戶分類方法研究.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘研究如何從大量的數(shù)據(jù)中智能地、自動地提取出有價值的知識和信息，是當前相當活躍的研究領域。近年來，電子商務大潮正在全球范圍內急速地改變傳統(tǒng)的商業(yè)模式。如何才能在電子商務競爭中取勝？能夠提供客戶資源及相關數(shù)據(jù)分析的客戶關系管理系統(tǒng)就成為焦點，但是客戶關系管理系統(tǒng)中龐大的數(shù)據(jù)量阻礙了我們從中發(fā)現(xiàn)有價值的客戶模式，因此研究適用于客戶關系管理的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，從而合理地實現(xiàn)客戶分類，具有十分重要的理論意義和實用價值。 目前，在客戶關

2、系管理中使用的客戶分類方法很多。但是，在客戶關系管理中使用的基于粗糙集理論的客戶分類方法卻較少見，而利用粗糙集理論進行客戶分類具有一定的優(yōu)勢，因此本文將在粗糙集理論的基礎上，采用了一種基于粗糙集的客戶分類方法。主要是以粗糙集理論為基礎，首先從客戶關系管理系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù)，轉化為相應的決策表，再對決策表中的數(shù)據(jù)進行決策表補齊、離散化，然后進行屬性和值的約簡，最后生成客戶分類規(guī)則，建立邏輯推理系統(tǒng)，據(jù)此進行客戶分類。 由于在客戶關系管