基于信任關(guān)系和客戶(hù)生命期的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)挖掘.pdf

1、本文首先提出將數(shù)據(jù)挖掘方法中聚類(lèi)算法的差異度及關(guān)聯(lián)規(guī)則理論中的作用度運(yùn)用到企業(yè)的顧客細(xì)分中，提出了個(gè)人自依賴(lài)指數(shù)、互影響指數(shù)等客戶(hù)關(guān)系屬性概念，并提出了評(píng)估顧客價(jià)值的細(xì)分矩陣。隨后基于該細(xì)分法則，利用數(shù)據(jù)挖掘建模理論，建立線(xiàn)形回歸模型構(gòu)造企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中客戶(hù)關(guān)系結(jié)構(gòu)，并設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)相應(yīng)算法從數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘出最有價(jià)值客戶(hù)；接下來(lái)利用關(guān)聯(lián)規(guī)則理論中的復(fù)關(guān)聯(lián)規(guī)則定義客戶(hù)之間的信任關(guān)系，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)算法找到企業(yè)很難從客戶(hù)直接得到的客戶(hù)信任關(guān)系信息；本文將線(xiàn)

2、形回歸模型進(jìn)行擴(kuò)展，以便可以適用于挖掘得到的信任關(guān)系，并再次提出人群概率調(diào)整系數(shù)，綜合影響度等概念作為該擴(kuò)展模型的參數(shù)，以便更精確的描述問(wèn)題。隨后通過(guò)改進(jìn)Apriori算法，實(shí)現(xiàn)了信任關(guān)系的挖掘，并同樣挖掘出企業(yè)需要的數(shù)據(jù)，并同前一模型作相關(guān)比較；本文最后一部分可以說(shuō)相對(duì)獨(dú)立，主要用來(lái)解決當(dāng)前客戶(hù)關(guān)系管理中忽略時(shí)間特性這一漏洞，提出了客戶(hù)關(guān)系生命周期模型，并利用隨機(jī)過(guò)程中的Markov過(guò)程模擬該客戶(hù)生命周期中的各個(gè)不同狀態(tài)及其狀態(tài)的轉(zhuǎn)換