莫佳卉
- 作品数：4 被引量：18H指数：2
- 供职机构：德克萨斯大学更多>>
- 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>>
- 基于代价敏感学习的信用卡客户价值分类研究
- 随着行业竞争激烈程度的加剧,信用卡行业进行客户价值分类研究具有重要的现实意义与现实需求。但是基于准确率的经典分类方法无法解决客户价值分类问题,因为以往的分类算法是建立在误分类代价相等的基础上,而客户价值分类问题的误分类代...
- 莫佳卉
- 关键词：代价敏感学习决策树
- 文献传递
- 基于拓展自组织神经网络方法的客户市场细分被引量：6
- 2008年
- 准确的客户市场细分对客户关系管理具有重要作用。现有的聚类算法由于自身的缺陷无法很好的应用在市场细分中。本文借鉴拓展自组织神经网络方法的思想,运用Ward's指标对SOM聚类结果进行合并,从而得到有效的客群。运用该方法在某零售企业的客户数据中探索出四类客群。ANOVA分析证明了该方法得到结果的可行性,并通过与K-means方法的比较证明了该方法的准确性。
- 仲秋雁莫佳卉
- 关键词：客户市场细分聚类分析自组织神经网络
- 基于拓展自组织神经网络方法的客户市场细分
- 准确的客户市场细分对客户关系管理具有重要作用。现有的聚类算法由于自身的缺陷无法很好的应用在市场细分中。本文借鉴拓展自组织神经网络方法的思想,运用Ward’s指标对SOM聚类结果进行合并,从而得到有效的客群。运用该方法在某...
- 仲秋雁莫佳卉
- 关键词：客户市场细分聚类分析自组织神经网络
- 文献传递
- 基于代价敏感决策树的客户价值细分(英文)被引量：10
- 2011年
- 由于错误分类代价差异和不同价值客户数量的不平衡分布,基于总体准确率的数据挖掘方法不能体现由于客户价值不同对分类效果带来的影响。为了解决错误分类不平衡的数据分类问题,利用代价敏感学习技术扩展现有决策树模型,将这一方法应用在客户价值细分,建立基于客户价值的错分代价矩阵,以分类代价最小化作为决策树分支的标准,建立分类的期望损失函数作为分类效果的评价标准,采用中国某银行的信用卡客户数据进行实验。实验结果表明,与传统决策树方法相比,代价敏感决策树对客户价值细分问题有更好的分类效果,可以更精确地控制代价敏感性和不同种分类错误的分布,降低总体的错误分类代价,使模型能更准确反映分类的代价。
- 邹鹏莫佳卉江亦华叶强
- 关键词：代价敏感学习决策树客户价值细分
