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题名市场值函数挖掘的研究和实现
被引量：2
- 1
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作者
黄佳进
刘椿年
李文斌
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机构
北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室
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出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第1期94-97,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(601730014)
北京市自然科学基金资助项目(4022003)
北京市教委科技发展基金资助项目
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文摘
首先简述了一个线性市场值函数模型,然后对其中的关键技术进行了讨论,设计并实现了一个挖掘市场值函数的原型系统,最后给出了该系统在具体数据集上的试验结果。试验结果表明,在该系统上使用Lift评价方法计算出来的Lift值在66％左右,具有一定的实用性;与其他使用分类方法的系统相比,该系统不仅能够根据市场值函数的值来排列对象,而且还能向使用者提供属性的重要性等信息,从而有利于更好地对顾客群体进行识别,对目标市场进行分析。
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关键词
数据挖掘
市场值函数
Lift评价
线性模型
数据集
目标市场
原型系统
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Keywords
data mining
market value function
Lift evaluation
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分类号
F713.50
[经济管理—市场营销]
F224.1
[经济管理—国民经济]
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题名基于Boosting的市场值函数算法及其评价
- 2
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作者
刘椿年
苌彩卿
黄佳进
欧创新
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机构
北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件北京市重点实验室
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出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2004年第3期369-372,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60173014)北京市自然科学基金资助项目(4022003).
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文摘
发现具有潜在市场价值的客户群是直销中的一个关键问题，尽管一些标准的数据挖掘算法可以用来解决此问题，但效果并不理想．为此，采用市场值函数算法，它以信息论为基础，通过构造一个线性市场值函数来对客户进行排序，从而发现最具有潜在市场价值的客户群．实验结果表明，它的评价值可达80％以上，并且具有很好的可解释性．同时，将Boosting算法应用到市场值函数算法中，用以提高市场值函数的预测效果；在3个不同的数据集上进行了实验，评价值均提高了一个百分点．
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关键词
BOOSTING算法
市场值函数
lift值
直销
客户群
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Keywords
osting algorithm
market value function
lift value
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分类号
F713.50
[经济管理—市场营销]
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名市场值函数学习算法的研究和实现
- 3
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作者
黄佳进
刘椿年
李文斌
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机构
北京工业大学计算机学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2003年第34期49-50,57,共3页
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基金
国家自然科学基金(编号:60173014)
北京市自然科学基金(编号:4022003)
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文摘
线性市场值函数模型是用来解决目标销售中识别潜在顾客的一种方法。该文将三个经典的机器学习算法(WH算法、EG算法和EG±算法)应用到该模型上,从而求得市场值函数,并实现了一个实验系统。实验结果表明这些学习算法在线性市场值函数模型的应用是有效可行的。
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关键词
数据挖掘
学习算法市场值函数
LIFT
评价
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Keywords
data mining,training algorithm,market value function,lifts evaluation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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