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基于BP神经网络与PCA的零售业客户细分模型研究
被引量：
1
1
作者
韩明华
《工业技术经济》
北大核心
2008年第10期93-96,共4页
本文结合零售业及其客户消费行为的特点,提出了一套基于客户消费行为分析的零售业客户细分指标体系,采用主成分分析(PCA)和BP神经网络(BPNN)相结合的方法,构建了一种基于消费者行为分析的零售业客户细分模型,最后利用Matlab软件通过零...
本文结合零售业及其客户消费行为的特点,提出了一套基于客户消费行为分析的零售业客户细分指标体系,采用主成分分析(PCA)和BP神经网络(BPNN)相结合的方法,构建了一种基于消费者行为分析的零售业客户细分模型,最后利用Matlab软件通过零售业客户消费行为的实际数据对该模型进行了测试和验证,结果表明该模型具有良好的适用性和准确性。
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关键词
客户消费行为分析
客户
细分
主成分
分析
BP神经网络
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职称材料
题名
基于BP神经网络与PCA的零售业客户细分模型研究
被引量：
1
1
作者
韩明华
机构
宁波大学
出处
《工业技术经济》
北大核心
2008年第10期93-96,共4页
基金
国家自然科学基金项目(项目编号:70671094)
国家社科基金项目(项目编号:05BTJ019)
教育部博士点基金项目(项目编号:20050353003)
文摘
本文结合零售业及其客户消费行为的特点,提出了一套基于客户消费行为分析的零售业客户细分指标体系,采用主成分分析(PCA)和BP神经网络(BPNN)相结合的方法,构建了一种基于消费者行为分析的零售业客户细分模型,最后利用Matlab软件通过零售业客户消费行为的实际数据对该模型进行了测试和验证,结果表明该模型具有良好的适用性和准确性。
关键词
客户消费行为分析
客户
细分
主成分
分析
BP神经网络
分类号
F724.2 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于BP神经网络与PCA的零售业客户细分模型研究
韩明华
《工业技术经济》
北大核心
2008
1
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