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时间:2019-02-03
《基于变异系数的双聚类算法及其在电信客户细分的应用研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、第33卷第2期计算机应用与软件Vol33No.22016年2月ComputerApplicationsandSoftwareFeb.2016基于变异系数的双聚类算法及其在电信客户细分的应用研究122林勤薛云杨柏高1(广东医学院信息工程学院广东东莞523808)2(华南师范大学物理与电信工程学院广东广州510006)摘要针对传统客户价值细分方法不够精细化的问题,提出一种基于变异系数的双聚类算法。该算法选用了变异系数作为相似性度量,运用启发式贪心策略,通过迭代增删行列的方式挖掘出客户消费记录中局部消费行为相似的客户群体。以某电信公司的电信客户细分为实例,将所提算法与K均值(K
2、means)算法进行性能比较,实验结果表明,所提算法具有更优的客户细分能力和更强的客户行为可解释能力。因此,它更有助于指导企业制定差异化营销策略。关键词变异系数客户细分差异化营销双聚类 K均值中图分类号 TP391 文献标识码 A DOI:10.3969/j.issn.1000386x.2016.02.052ONVARIATIONCOEFFICIENTBASEDBICLUSTERINGALGORITHMANDITSAPPLICATIONINTELECOMMUNICATIONCUSTOMERSEGMENTATION122LinQin XueYun YangB
3、aigao1(SchoolofInformationEngineering,GuangdongMedicalCollege,Dongguan523808,Guangdong,China)2(SchoolofPhysicsandTelecommunicationEngineering,SouthChinaNormalUniversity,Guangzhou510006,Guangdong,China)Abstract Toimprovetherefinementdegreeoftraditionalcustomervaluesegmentationmethod,weprop
4、osedthevariationcoefficientbasedbiclusteringalgorithm.Thealgorithmselectsthevariationcoefficientasthesimilaritymeasurement,appliestheheuristicgreedystrategy,andbythewayofiteratingtherows’orcolumns’insertionanddeletion,thealgorithmminesthecustomergroupswithsimilarlocalconsumingbehavioursfr
5、omtheirconsumptionrecords.TakingthetelecommunicationcustomerssegmentationinacertainTelecomastheexample,wecomparedtheperformancesoftheproposedalgorithmwithkmeansclusteringalgorithm.Experimentalresultindicatedthattheproposedalgorithmhasbetterabilityofcustomersegmentationandstrongerinterpret
6、ableabilityoncustomerbehaviours.Therefore,itismoreconducivetoguidingtheenterprisestodevelopdifferentiatedmarketingstrategies.Keywords Variationcoefficient Customersegmentation Differentiatedmarketing Biclustering Kmeans者其它的业务目标对消费数据进行属性筛选,再分别运用粒子0 引言群优化的模糊C均值聚类算法PSOFCM(ParticleSwarmOpti
7、mizationFuzzyCMeans)、自组织映射聚类算法SOM(SelfOrgani近年来,随着电信运营商网络基础设施间差距日益缩小,所zationMapping)、K均值(KMeans)聚类算法对客户进行分群。涵盖业务日趋同质,电信企业的发展模式逐步从以产品为中心文献[10]指出了上述两种方法的不足,并引入了一种专门从客户的消费记录中挖掘出高端消费客户群体的大均值子矩阵LAS的模式向以客户为中心的模式转变。精确识别和细分客户市(LargeAverageSubmatrices)双聚类算法,该方法在很
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