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One to One营销优化是分析型客户关系管理(CRM)的核心部分,其主要功能是通过更好的理解和影响客户行为,在One to One营销活动中为企业提供最佳营销决策,从而提高客户保持率、忠诚度以及利润率。然而,现有CRM软件采用的商业规则推理方法难以真正确保企业获利最大。若从运筹学角度考虑,对大中型企业而言,One to One营销优化模型复杂且规模庞大,在内存受限环境下,采用传统的线性规划算法无法得到优化结果。为此,本文围绕大规模One to One营销优化模型、大规模One to One营销优化算法、算法实现及应用等三个方面开展研究工作,主要创新性研究成果包括以下五个方面。(1)大规模One to One营销优化建模方法针对One to One营销优化模型的建立具有涉及面广、目标函数存在多样性、约束条件复杂、各系数不容易确定以及存在各种非线性情况等难点,通过深入分析One to One营销机制,结合商业规则和营销经验,考虑营销成本、客户喜好、营销渠道及产品等特点,建立考虑多优化目标和多营销约束的One to One营销优化线性模型。该模型具有较强的通用性,可准确描述One to One营销优化问题。(2)客户行为预测方法针对在One to One营销优化建模过程中,客户回应率无法准确确定问题,提出一种新的客户行为Bayesian网络预测法。它通过分析企业历史营销数据表各属性之间的概率依赖,构建Bayesian信念网络,并对具体预测实例进行推理,计算其联合分布概率,从而准确预测客户回应率。该方法针对One to One营销数据库信息规模庞大的特点,提出复杂度为O(n~4)(其中n为节点数)的Bayesian网络学习算法,避免出现指数型时间复杂度。它与基于朴素Bayesian等现有客户行为分类预测方法相比,考虑了客户、产品及销售渠道各属性之间的条件独立性,能直接计算客户行为发生概率,提高了预测精确性。(3)大规模One to One营销优化算法针对10万及10万以上客户规模情况下,One to One营销优化模型约束条件和优化变量规模庞大的特点,考虑PC机在内存、CPU上的性能限制,提出一种时间复杂度为O(nlogn/ε)(其中n为决策变量数,ε为允许误差)具有超线性收敛性的大规模One to One营销优化算法。它基于预估校正线性规划思想,结合列近似最小度排序、LDL分解以及块高斯消去等大规模稀疏矩阵处理方法,能在短时间内精确求解10万及10万以上客户规模的One to One营销优化问题。(4)大规模LDL分解方法针对在基于预估校正法的大规模One to One优化算法中涉及的高阶线性系统求解问题,提出一种新的LDL分解计算方法。它将LDL分解过程分为非零元素结构预测和数值计算两部分,并根据其分解因子的消去树拓扑排序进行递归计算,从而有效避免多余的内存开销和数值运算,解决大规模线性系统高效求解问题。(5)大规模One to One营销优化算法实现及应用技术结合DLL多线程及内存池管理技术,在内存受限环境下,对大规模One to One营销优化算法进行面向对象的程序实现。通过CRM体系结构分析,研究One to One营销优化在现代企业中的应用途径和方法,开发One to One营销优化决策软件WHCRM。它提供了One to One营销优化自动建模机制,最大求解能力达数十万客户规模。本文通过对大中型企业One to One营销优化问题的研究,提出企业客户、渠道、产品信息的集中管理模式,它有助于促使企业内部沟通,可有效提高企业员工工作效率及工作积极性;其最优化的核心理念能最大限度的帮助企业避免重复或无贡献营销,从而大幅度节约营销成本和资源,有助于节约型社会的建设。