基于半监督谱聚类集成的售后客户细分

• 作者: 吴奇石 孙林夫 杨静雅
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 汽车售后服务 客户细分 RFMD模型 半监督谱聚类集成(SSSCE)算法 保养策略
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 266-271
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5878字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1810-0122

摘要

根据汽车售后服务客户细分的目的,以及保修期内客户对车辆的保养情况,构建了RFMD客户细分指标模型.针对聚类集成算法能充分挖掘数据集的内在结构,以及半监督学习思想利用先验知识指导聚类的优势,将半监督谱聚类集成(SSSCE)算法应用于售后服务客户细分.与谱聚类(SC)算法和谱聚类集成(SCE)算法相比,SSSCE算法的客户细分结果较优.对用SSSCE算法细分得到的客户群进行特征分析,并给出相应的保养指导策略.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙林夫	西南交通大学信息科学与技术学院	37	261	9.0	15.0
2	杨静雅	西南交通大学信息科学与技术学院	4	1	1.0	1.0
3	吴奇石	西南交通大学信息科学与技术学院	9	2	1.0	1.0