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本文针对目前连锁企业分布式客户序位的不足，提出了基于属性多叉树一贝叶斯网络的分布式客户序位模型，通过属性多叉树反映分布环境下各数据集属性的总体特征。试验结果表明，该模型对检验样本的序位预测精度更高，是一种高效和实用的客户序位方法。
基于属性多叉树-贝叶斯网络的分布式客户序位模型
【摘 要】
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本文针对目前连锁企业分布式客户序位的不足，提出了基于属性多叉树一贝叶斯网络的分布式客户序位模型，通过属性多叉树反映分布环境下各数据集属性的总体特征。试验结果表明，该模型对检验样本的序位预测精度更高，是一种高效和实用的客户序位方法。
【机 构】
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浙江工商大学信息学院
【出 处】
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管理世界
【发表日期】
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2010年1期
【基金项目】
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资助项目：国家自然科学基金（编号：70671094）,浙江省自然科学基金（编号：Z1091224,Y1090617）,浙江科技计划项目（编号：2008C14061,2009C13052）.
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