基于粒子群优化支持向量机的电子商务客户流失预测模型

卓涛

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基于粒子群优化支持向量机的电子商务客户流失预测模型

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电子商务客户流失受到多种影响,具有时变性、非线性,为了提高电子商务客户流失的预测精度,提出一种粒子群算法优化支持向量机的电子商务客户流失预测模型。首先收集电子商务客户数据,并进行预处理,然后将数据输入到支持向量机进行学习,并采用粒子群算法选择支持向量机参数,建立最优电子商务客户流失预测模型,最后采用具体数据进行了仿真实验。结果表明,相对于其他电子商务客户流失预测模型,本文模型提高了电子商务客户流失的预测精度,可以准确反映电子商务客户流失变化特点,预测结果可以为电子商务企业提供有价值的参考意见。

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来源
《计算机与农业》 |2014年第6期|88-91|共4页
作者
卓涛;
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作者单位

贵州理工学院信息与网络中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
电子商务; 客户流失预测; 粒子群优化算法; 支持向量机;

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