摘要
文章在对RFM指标体系进行分析的基础上,应用自组织特征映射(SOM)神经网络和粒子群优化(PSO)的聚类组合算法,通过客户关系的特征衡量分析客户的内在价值和忠诚度,对客户数据进行了科学、客观、深层次的挖掘分析,为企业有针对性的制定营销策略提供了依据。
In this paper, a combination algorithm of self-organizing feature map （SOM） neural network and particle swarm optimization （PSO） clustering are applied to mining the consumers＇ data based on the RFM index system. This combination algorithm can measure consumers＇ intrinsic value and loyalty quantitatively and offer enterprises a better decision basis for marketing strategies.
出处
《华东经济管理》
CSSCI
2011年第1期118-121,共4页
East China Economic Management
基金
黑龙江省科技攻关项目(GZ09D204)
作者简介
廉琪（1988-），女（满族），黑龙江哈尔滨人，本科生，研究方向：数据挖掘；
苏屹（1983-），男，黑龙江哈尔滨人，博士研究生，研究方向：科技管理与创新管理，数据挖掘。
