模糊聚类在客户关系管理中的应用  

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作  者:傅玥[1] 潘世英[2] 

机构地区:[1]石家庄经济学院信息工程学院,河北石家庄050031 [2]河北师范大学职业技术学院,河北石家庄050024

出  处:《软件导刊》2013年第10期49-51,共3页Software Guide

基  金:河北省科技支撑项目(11213584)

摘  要:企业积累了大量的客户消费数据,如何从大量的数据中发现用户的消费模式,对企业的营销策略具有重要的指导意义,数据挖掘技术正是可以从大量的数据中挖掘出对企业决策有价值的信息。针对客户数据的特点,提出一种基于Kruskal算法的最小生成树模糊聚类算法KTFC,并将其应用在客户关系管理中。实验证明,该模糊聚类算法可以有效地对企业客户群进行分类,并分析出每类客户的特点,动态地选取不同的λ值可以获得不同的聚类结果,大大地提高了聚类的灵活性。

关 键 词:客户关系管理 数据挖掘 模糊聚类 最小生成树 

分 类 号:TP312[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]

 

参考文献:

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