数据挖掘技术在铁路货运客户细分中的应用

• 作者: 郭雨松 钟雁
• 来源期刊: 北京交通大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 数据挖掘 客户细分 聚类 贝叶斯分类算法 铁路货票
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 交通运输工程
• 页码范围: 25-29,36
• 页数: 6页
• 分类号: TP274.2|U294.13
• 字数: 5957字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-0291.2008.03.006

摘要

基于数据挖掘中的聚类和分类技术,通过挖掘货票库中的海量数据所蕴藏的信息,探讨了对铁路货运客户进行细分的方法,先用聚类技术对货运历史数据进行聚类分析,根据聚类结果再用贝叶斯分类器对新数据分类.研究目的是为了根据不同类别的货主对铁路贡献的大小制定不同的优惠措施,并为铁路货运营销部门提供决策依据,提高铁路企业的客户关系管理和决策水平.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟雁	北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室	16	141	8.0	11.0
2	郭雨松	北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室	1	31	1.0	1.0