【摘 要】
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针对传统客户价值细分方法在高价值客户细分时不够精细化的问题,引入了大均值子矩阵(LAS)双聚类算法.该方法在客户样本和消费属性两个维度上对消费记录进行双向聚类,可以挖掘出
【机 构】
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广东医学院信息工程学院,华南师范大学物理与电信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71102146);广州市科技计划项目(2011J4300046);广东医学院面上基金资助项目(XK1330)
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针对传统客户价值细分方法在高价值客户细分时不够精细化的问题,引入了大均值子矩阵(LAS)双聚类算法.该方法在客户样本和消费属性两个维度上对消费记录进行双向聚类,可以挖掘出高消费、高价值的客户群体.以某电信公司的高价值客户细分为实例,通过定义一个价值尺度和构建一个PA指标,将所提算法与K均值(K-means)算法进行性能比较,实验结果表明,所提算法能挖掘出更多的高价值客户群体,且能够对客户属性进行更加精细的划分,因此它更适合应用于高价值客户市场的识别和细分.
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