基于贝叶斯网络学习模型的客户关系管理研究  

作　　者：朱慧明[1] 陈骏武[1] 马奔[2] 

机构地区：[1]湖南大学统计学院,长沙410079 [2]武汉理工大学材料科学与工程学院,武汉430072

出　　处：《统计与决策》2006年第8期7-9,共3页Statistics & Decision

基　　金：国家社会科学基金项目(04CTJ03);中国博士后科学基金项目(20040350216)

摘　　要：数据挖掘是实施客户关系管理的关键技术,近年来成为人们研究的热点。针对传统数据挖掘技术的不足,本文提出了贝叶斯网络学习模型。通过研究客户关系管理网络学习过程的特点,证明了贝叶斯网络在客户关系管理中应用的有效性和可行性。实证分析表明:与传统挖掘技术相比,贝叶斯网络学习模型结合先验信息和后验信息,能够更准确地反映客户数据间的潜在关系。

关 键 词：贝叶斯网络学习 贝叶斯预测 后验概率 客户关系管理 数据挖掘 

分 类 号：F713.50[经济管理—市场营销] O212.8[经济管理—产业经济]