Affiliation of Author(s):计算机科学与技术学院/人工智能学院/软件学院
Journal:机械设计与制造工程
Key Words:物流客户细分;稀疏模糊聚类;RFM分析模型;客户价值指标;FCM算法;
Abstract:针对数据密集的物流企业客户细分问题,提出了一种基于稀疏模糊聚类的物流客户细分方法。在数据预处理阶段,结合物流客户价值特点对传统RFM模型进行改进,构建了物流客户价值指标体系,提高了物流聚类细分数据集合的准确度和全面性。在聚类细分阶段,引入稀疏聚类方法改进FCM算法进行特征选择并提高聚类方法性能,最终得到物流客户细分结果。实例测试及与其他算法比较表明,该方法有更好的细分效果和稳健性,可以有效识别出不同价值的物流客户群体,为企业决策分析提供依据。
ISSN No.:2095-509X
Translation or Not:no
Date of Publication:2019-06-15
Co-author:王增臣
Correspondence Author:zl
Date of Publication:2019-06-15