检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]江苏科技大学计算机科学与工程学院,江苏镇江212003
出 处:《计算机应用与软件》2012年第9期178-181,194,共5页Computer Applications and Software
摘 要:针对连锁型零售企业直接营销中的问题,基于原型理论的挖掘模型选择方法,提出基于EM聚类朴素贝叶斯模型,通过实验证明了该模型在客户购买行为的预测性能上明显优于基于K-means聚类朴素贝叶斯模型和无聚类的朴素贝叶斯模型。最后,利用该模型检验了直接营销中的对新客户进行分类预测的有效性。In light of the problems in direct marketing the retail chain enterprises have, this paper present the nai've Bayesian classification model based on EM clustering according to model mining and selection method of prototype theory. Through the experiment, it proves that this model clearly outperforms the K-means clustering naive Bayesian model and no-clustering naive Bayesian model in performance of customers purchasing behaviour prediction. At last, this model is also used in checking up the effectiveness of classification prediction conducted on new customers in direct marketing.
关 键 词:数据挖掘 原型模型 EM聚类 朴素贝叶斯 直接营销
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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