北京联合大学学报:自然科学版
北京聯閤大學學報:自然科學版
북경연합대학학보:자연과학판
Journal of Beijing Union University
2012年
3期
52-55
,共4页
电信CRM%客户分类%数据挖掘%DBSCAN聚类分析算法
電信CRM%客戶分類%數據挖掘%DBSCAN聚類分析算法
전신CRM%객호분류%수거알굴%DBSCAN취류분석산법
The telecommunication CRM%Customer classification%Data mining%Clustering analysis of DBSCANalgorithm
为了在激烈的市场竞争中取胜,电信企业意识到必须将客户分类,针对不同的客户研究相应的营销策略,DBSCAN算法能够实现客户分类,但对初始参数E和MinPts的取值非常敏感,不同的取值将产生不同的聚类结果,通过对DBSCAN算法进行改进,实现了更加准确和全面的客户分类。
為瞭在激烈的市場競爭中取勝,電信企業意識到必鬚將客戶分類,針對不同的客戶研究相應的營銷策略,DBSCAN算法能夠實現客戶分類,但對初始參數E和MinPts的取值非常敏感,不同的取值將產生不同的聚類結果,通過對DBSCAN算法進行改進,實現瞭更加準確和全麵的客戶分類。
위료재격렬적시장경쟁중취성,전신기업의식도필수장객호분류,침대불동적객호연구상응적영소책략,DBSCAN산법능구실현객호분류,단대초시삼수E화MinPts적취치비상민감,불동적취치장산생불동적취류결과,통과대DBSCAN산법진행개진,실현료경가준학화전면적객호분류。
In order to win in the fierce market competition, telecommunications enterprises has realized the importance of customer classification. Different customers accept different marketing strategies. DBSCAN algorithm can achieve customer classification, but the initial parameters E and MinPts values are very sensitive. Different values will produce different clustering results; An improved DBSCAN algorithm is proposed in order to achieve a more accurate and comprehensive customer classification.