基于3DM的B2C客户分类算法

• 作者: 王燕 邓维斌
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 3DM B2C 客户分类 粗糙集
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 智能应用
• 页码范围: 568-572
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4548字
• 语种: 中文

摘要

任何高效的客户关系管理都是以扎实的客户分类为基础,然而电子商务中所搜集到的客户信息往往具有海量、高维度和不完备等特点,传统的客户分类方法很难适合B2C客户数据的分类.研究表明,数据挖掘的实质是知识在不同形态下的转换过程,面向领域的数据驱动的数据挖掘理论(3DM)能将领域知识、先验知识和数据本身的特点有机结合.以电子商务B2C客户数据为例,设计了基于3DM的客户分类算法,通过实例表明,该算法能较好地解决B2C客户数据的分类问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓维斌	重庆邮电大学电子商务与现代物流实验室	48	488	11.0	21.0
5	王燕	重庆邮电大学计算机科学与技术研究所	10	141	5.0	10.0