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1.
BP神经网络是应用最广泛的预测模型,它能方便、灵活地对信用卡消费行为进行探测,但BP网络有很多固有缺陷,比如结构难确定、初始权值选择盲目性导致训练速度慢等,结合信用卡交易数据的混沌特征分析,通过应用混沌理论中的相空间重构技术,把信用卡客户的相关数据嵌入到重构的相空间中,然后利用BP神经网络技术建立混沌风险探测模型,对信用卡交易行为进行风险预测.实验结果表明,该模型的预测精度高于一般的神经网络预测方法,其中正确检出率比使用BP神经网络模型提高了3%. 相似文献
2.
以电力用户的基础属性、电力公司业务办理系统数据以及95598工单数据为基础数据源,经过数据预处理后,采用自然语言处理的方法对用户咨询内容进行标签提取,建立用户画像标签库,进而提出基于深层标签和K-Means++算法的电力用户画像方法.实验结果表明,相比现有相关研究方法,构建的用户标签覆盖率较高、用户画像细粒度较高,F1值高达95.7%,更适合电力营业厅差异化服务客户. 相似文献
3.
孔凡平 《新乡教育学院学报》2009,22(1)
笔者讨论了客户细分模型有效性的评价方式.建立的客户细分模型在其应用实施之前需要对其有效性进行评估.细分模型是否有效,关键问题是建模数据能够在多大程度上反映出细分模型的营销意义.基于模糊集的专家评分模型能够对其有效性进行评分量化. 相似文献
4.
数据挖掘技术在商业银行客户细分中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
傅国锦 《金华职业技术学院学报》2007,7(4):44-47,39
在数据仓库建设基本到位之后,银行应如何对庞大的客户信息进行深层次数据挖掘,建立客户与市场的细分体系,从而在经营与管理中发挥作用,是一个极为重要与紧迫的研究课题.在介绍客户细分理论与数据挖掘技术的基础上,对银行客户细分形式化描述过程模型做了讨论,并以K均值聚类算法对银行实证客户数据进行了挖掘,实验表明数据挖掘技术在银行客户细分方面的应用具有一定的有效性. 相似文献
5.
肖琳 《福建工程学院学报》2018,(3):248-252
针对个人客户,基于客户的交易标的,应用主成分分析法、改进的K-means聚类算法为某证券公司的个人客户建立投资风险偏好模型。研究表明:该模型可为券商的客户细分提供精细化数据支撑,提升券商对客户风险偏好的认识,促进券商营销的精准度和成功率,为券商制订科学的营销策略提供决策支持。 相似文献
6.
王勇 《重庆第二师范学院学报》2005,18(6):32-35
目前,电子商务网站要想盈利,就必须真正了解自己的客户以便为他们提供更好的服务.将具有相似兴趣爱好的客户聚集成类,对大量客户进行细分,形成不同的客户群体,再有针对性地对他们提供服务是现在常用的技术.对客户进行聚类分析是建立在对用户浏览路径进行相似程度计算的基础上的.传统的基于网页距离计算的浏览路径相似程度分析存在着较大的误差.本文提出的基于关联规则的Web浏览路径相似程度分析方法较好地解决了这个问题,通过实验也验证了算法的正确性. 相似文献
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8.
吴捷 《泰州职业技术学院学报》2013,(1):66-67,78
文章提出了一种带尖锐特征的自适应Loop细分算法,自适应过程由二面角的阈值来控制。该算法除能保持模型的尖锐特征外,还可以根据用户需求进行自适应细分,大幅度抑制细分过程中网格数量的快速增长,并能获得与原始算法光,顿程度基本一致的曲面。 相似文献
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10.
《长江工程职业技术学院学报》2017,(2)
聚类方法能够提高Web服务检索的能力,针对传统的K-Means聚类算法聚类时间长的缺陷,文中提出了一种改进的K-Means服务聚类方法,并进行了有效性验证,在利用API服务数据集上进行实验,其结果表明:改进的K-Means服务聚类的方法降低了服务聚类的时间复杂度。 相似文献