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摘要:
随着各大航空公司的业务竞争越来越激烈,在知名度与航空服务的竞争已经分不出太大差异的情况下,怎样努力提高用户客户满意度是当前航空公司最要注重的问题,可在海量的用户数据面前,传统的方式显然不够用,所以笔者尝试用机器学习技术处理航空公司客户价值分析问题。解决方案就是使用K-Means聚类均值算法将现有航空公司客户进行分群,这样航空公司就好针对不同的客户群体进行不同的营销方案。
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关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 基于机器学习的航空客户价值分析
来源期刊 电脑知识与技术:学术版 学科 工学
关键词 机器学习 客户价值分析 K-MEANS算法
年,卷(期) 2020,(14) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 238-239
页数 2页 分类号 TP3
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱东 29 19 2.0 4.0
2 季杰 7 0 0.0 0.0
3 陈强仁 8 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
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节点文献
引证文献  (0)
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2008(1)
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2020(0)
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研究主题发展历程
节点文献
机器学习
客户价值分析
K-MEANS算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
出版文献量(篇)
41621
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