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《一种基于群体智能的客户行为分析算法_吴斌》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第26卷第8期计算机学报Vol.26No.82003年8月CHINESEJOURNALOFCOMPUTERSAug.,2003一种基于群体智能的客户行为分析算法1),2)1)1)1)吴斌郑毅傅伟鹏史忠植1)(中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100080)2)(北京邮电大学计算机科学与技术学院北京100876)摘要提出了一种基于群体智能的客户行为分析算法.首先将客户的消费模式作为平面上的一个点随机分布于平面区域内;然后依据基于群体智能的聚类方法,选用由小到大的群体相似系数进行聚类分析;最后,在平面区域内采用递归算法收集聚类结果,获得不同消费特征的客户
2、群体.文中还提出了算法的并行策略,提高了算法对大数据量的适应性.该文以电信移动客户话费数据作为实验数据,并将算法结果与其它经典聚类算法的结果进行比较分析.分析结果表明:这种基于群体智能的客户行为分析算法能够满足客户聚类和分类的要求,特别是在大客户分析及一对一营销中特别客户的分析方面该算法有直观、类别特征明显等特点.关键词群体智能;客户行为分析;聚类分析;群体相似度;并行策略中图法分类号TP18ACustomerBehaviorAnalysisAlgorithmBasedonSwarmIntelligence1),2)1)1)1)WUBinZHENGYiFUWe-iP
3、engSHIZhong-Zhi1)(KeyLaboratoryofIntelligentInformationProcessing,InstituteofComputingTechnology,ChineseAcademyofSciences,Beijing100080)2)(SchoolofComputerScienceandTechnology,BeijingUniversityofPostsandTelecommunications,Beijing100876)AbstractAcustomerbehavioranalysisalgorithmbasedons
4、warmintelligenceisproposed.Firstly,customerconsumptionpatternsarerandomlyprojectedonaplane.Then,clusteringanalysisispro-cessedbyaclusteringmethodbasedonswarmintelligencewithdifferentswarmsimilaritycoefficients.Finally,theclusteringcustomergroupswithvariousconsumecharacteristicsarecolle
5、ctedfromtheplanebyarecursivealgorithm.Aparallelstrategyisalsoproposed.Itimprovesthescalabilityofthealgorithm.Thedataoftelecommobilecustomerconsumptionareusedintheexperiment.Theresultsarecomparedwiththeresultsobtainedbyotherclusteringmethodssuchask-meansalgorithmandsel-forganizingmapsal
6、gorithm.Thecomparisonshowsthatthiscustomerbehavioranalysisalgorithmbasedonswarmintelligencemeetsthedemandsofcustomerclusteringandclassifyingofcustomerrela-tionshipmanagement.Especially,ontheaspectofmastercustomeranalysisandonetoonesellanaly-sis,thealgorithmshowstheadvantagesofvisualiza
7、tion,sel-forganizationandclusterswithdistinctcharacteristics.Keywordsswarmintelligence;customerbehavioranalysis;clusteringanalysis;swarmsimilarity;parallelstrategy务经济模式下,进行客户关系管理已成为所有企业1引言的当务之急.数据挖掘是从大量的数据中,抽取出潜在的有价值的知识、模型或规则的过程.数据挖掘可在目前竞争日益激烈的知识经济环境和电子商以有助于发现企业业务发展的趋势,揭示已知的事收稿日期:200
