国家自然科学基金(70671059)
- 作品数：6 被引量：58H指数：4
- 相关作者：李秀应维云覃正蔺楠赵宇更多>>
- 相关机构：清华大学上海财经大学西安交通大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：经济管理自动化与计算机技术更多>>
- 用LDA Boosting算法进行客户流失预测被引量：10
- 2010年
- 本文提出一种LDA boost(Linear Discriminant Analysis boost)分类方法,该算法能有效利用样本的所有特征,并且能够从高维特征空间里提取并组合优化出最具有判别能力的低维特征,使得样本类间离散度和类内离散度的比值最大,从而不会产生过度学习,大大提高算法效率。该算法有效性在某商业银行的客户流失预测过程的真实数据集中得到了验证。与其他同类算法,如人工神经网络、决策树、支持向量机等运算结果相比,该方法可以显著提高运算精度。同时,LDAboosting与其他boosting算法相比,也具有显著的优越性。
- 应维云蔺楠谢雅雅李秀
- 关键词：客户流失数据挖掘
- 针对不平衡数据集的客户流失预测算法被引量：7
- 2008年
- 针对客户关系管理中的客户流失预测问题进行探讨,通过对客户流失数据特点的分析,以及现有预测算法的比较,将数据挖掘方法中的随机森林算法引入客户流失预测,建立预测模型,并在实际的银行业贷款客户数据集上进行实验,得到了较好的效果。
- 应维云蔺楠李秀
- 关键词：客户流失数据挖掘客户关系管理
- 面向客户全生命周期价值的客户行为分析决策支持研究被引量：8
- 2008年
- 将知识发现技术与客户价值生命周期有效地结合起来,全面系统地从系统总体结构、运作模式和实现技术等角度研究企业分析型CRM所面临的分布性、动态性问题。通过客户获取模块,发现目标客户及潜在客户;通过客户保持模块,划分出成长、成熟、流失客户。系统根据客户的行为数据进行欺诈检测、价值分析、流失分析等,以此建立起客户全生命周期的信用度、贡献度及忠诚度模型,从而从多个视图对客户进行综合评估,选择出有价值的客户。最后,本系统还可通过调查问卷等形式测度出客户的满意度,对企业一些服务流程进行改进,以最大化地提升客户价值,实现面向整个客户生命周期价值的客户行为分析决策支持系统。
- 应维云覃正李秀
- 关键词：决策支持系统客户关系管理数据挖掘
- 基于人工免疫聚类的欺诈客户分析
- 2011年
- 针对传统aiNet聚类算法在处理欺诈客户分析时聚类精度差的问题,该文基于一种新的免疫聚类算法(SE-aiNet)提出了利用子群群体特征进化的免疫聚类算法,使收敛速度有显著提高,并在保持抗体种群规模的情况下有效提高了抗体的多样性;以训练所得的规则集来判断客户是否欺诈,经某银行的实际数据验证,算法的误分比例为24.0%,而相同环境下BP-NN算法的误分比例为32.3%,C-SVM的误分比例为28.6%。
- 脱建勇李秀任守榘刘文煌
- 关键词：聚类算法免疫聚类客户关系管理
- SVM方法及其在客户流失预测中的应用研究被引量：41
- 2007年
- 客户流失分析与预测是客户关系管理的重要内容.针对客户流失问题,建立了支持向量机预测模型.针对实际客户流失数据中正负样本数量不平衡而且数据量大的特点,提出带有不同类权重参数的支持向量机算法CW-SVM,通过调整类权重参数改变分类面位置,提高算法分类准确性;将标准支持向量机训练问题转化为运算效率更高的核向量机问题,提出处理不平衡海量数据集的CWC-SVM算法.通过实际银行信贷客户数据集测试,该算法与传统预测算法比较,更适合解决大数据集和不平衡数据,取得较好的客户流失预测效果.
- 应维云覃正赵宇李兵李秀
- 关键词：客户流失支持向量机客户关系管理
- Web站点综合分析挖掘系统框架研究
- 2008年
- 设计并实现了Web站点综合分析系统,利用基于有向树的用户浏览模式算法及页面链接支持度,Web站点管理员可以改善超链接结构,使用户更方便地访问站点,增加缓存预取机制,改善服务响应时间。最后用某公司的日志数据进行了实验和测试,可适于各种类型、行业、规模的Web站点。
- 应维云覃正李秀
- 关键词：WEB数据挖掘WEB日志挖掘
