基于3DM的B2C客户分类算法

邓维斌; 王燕

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基于3DM的B2C客户分类算法

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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。

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来源
《重庆邮电大学学报：自然科学版》 |2009年第4期|568-572|共5页
作者
邓维斌; 王燕;
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作者单位

重庆邮电大学电子商务与现代物流实验室;

重庆邮电大学计算机科学与技术研究所;

西南交通大学信息科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
3DM; B2C; 客户分类; 粗糙集;

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