符合延安实际的旱作节水技术耕作模式探讨

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1、基于随机森林算法的B2B客户分级系统的设计-电气论文基于随机森林算法的B2B客户分级系统的设计李军（陕西邮电职业技术学院，陕西咸阳712000）摘要：对分类数据挖掘算法进行研究，发现随机森林算法精度高、训练速度快、支持在线学习，因此提出在系统中使用该算法。针对随机森林算法抗噪声能力一般的问题，采用Bagging方法随机选择几组历史客户分级数据作为算法的训练数据，通过随机森林算法训练出分级模型，并通过这个模型对新客户数据进行自动分级。关键词：随机森林；企业对企业；客户分级；系统设计中图分类号：TN919.6+4?34文献标识码：A文章编号：1004?373X（2015）15?0099?05收稿

2、日期：2015?02?040引言近年来，随着全球经济的高速发展，人民生活水品也在不断提高，对企业的商品或服务的要求也在日益提升；而企业也认识到提高客户的满意度和维持客户的忠诚度可以为企业带来更大的利润。于是不同领域的学者们越来越关注客户关系管理（CustomerRelationshipManagement，CRM）这个管理理念。在客户关系管理中，客户取代了产品的质量，成为企业关注的重点，如何吸引和保持有经济价值的客户是CRM的中心。在CRM中最核心的功能就是客户分级，客户分级就是指企业根据客户的重要程度、贡献程度以及潜在价值等指标对客户进行衡量与分级。电子商务中，企业面对的关系主要包括两种：

3、企业与客户之间的关系（BusinesstoCustomer，B2C）和企业之间的关系（BusinesstoBusiness，B2B）。在当前使用的客户分级系统中，主要存在以下问题：（1）普通的B2C客户分级系统无法处理B2B模式的客户分级。（2）现有的B2B客户分级系统分级精度较低，抗噪声能力一般。（3）目前的客户分级系统没有与产品销售结合起来。（4）在系统使用过程中，需要有一种灵活的权限管理方式来保证系统的安全性。本文通过对上述问题的分析，以企业的实际需求出发，采用数据挖掘中的随机森林分类算法实现客户分级，并通过客户对产品满意度模型估算产品销售成功率。其中，随机森林算法是分级的基础，使系统

4、可以在多个不同层面的分级依据上互不干扰地得到训练模型，完成分级算法。通过使用随机森林算法，可以使分级算法具有更强的抗噪声能力，并能降低算法的过拟合。1客户分级系统的分析以B2B环境下企业的客户分级作为研究对象，通过历史的客户分级数据建立分级模型，并按照分级模型完成对新客户的分级，同时，系统还具有客户对产品满意度的分析模型，直观地辅助用户决策。系统具有比较高的准确性和抗噪声能力。1.1客户分级系统的需求描述用户使用系统后，首先将历史输入系统中。当需要销售一件产品的时候，如果目标客户已经在历史数据中，系统可以给出推荐的客户，选定目标客户后，可以查看客户的等级，针对不同的客户准备不同的销售手段。同

5、时，可以根据客户对产品、对公司的历史满意度、对购买产品的影响力构建客户对产品的满意度模型，从面积来推断产品销售的成功率，同时也可以找到主要争取方向。如果目标客户不在历史数据中，用户需要把客户的信息输入系统，通过历史数据选择特征值，然后按照历史数据训练出分级模型。1.2客户分级系统的分析模型为了明确系统与用户之间的交互关系，本文采用用例图来说明客户与客户分级系统各个用例之间的交互。（1）系统角色分析根据对基于随机森林的B2B客户分级系统的分析，本系统的主要角色有3个：系统管理员、员工用户、领导用户。系统管理员：主要负责对系统的维护；管理数据库参数，通过系统提供的接口修改数据库表的设置；对用户的

6、组织结构进行管理，通过系统提供的接口管理导航栏的显示；设置权限并对用户进行配置。员工用户：可以对客户信息进行操作，不能删除客户信息；根据历史客户信息进行分级建模；通过建立好的分级模型对新客户进行分级；新建产品销售，如果审批通过可以建立产品的客户满意度模型。领导用户：可以查看所有数据信息，包括客户信息、产品销售信息等；审查员工用户提出的新产品销售申请，并做出批复。（2）系统管理员用例分析系统管理员主要负责系统的一些设置，为了便于管理员对系统、数据库进行管理，本文系统提供了一些简单且实用的接口，使不是很了解数据库及网站的用户能方便地对数据库表格、导航栏等进行操作。同时，系统管理员可以对用户进行配

7、置，并赋予他们权限。从角色分析中可以得到系统管理员的主要动作有：登陆，对系统进行设置，对用户进行设置。其中系统设置包括数据库表管理、导航栏管理；用户配置包括权限配置和用户组织结构管理。系统管理员的用例图如图1所示。（3）员工用户用例分析员工用户是系统的主要使用者，每个用户都可以自定义一个快速的导航栏，对客户信息进行管理，包括数据的录入，也可以训练分级模型，并对新客户进行分级，同时还可以对产品销售进行管理，包括