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基于LRFAT模型和改进K-means的汽车忠诚客户细分方法
被引量：
17
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作者
任春华
孙林夫
吴奇石
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2019年第12期3267-3278,共12页
为实现工业互联网时代的汽车客户精准营销,需要对客户资源进行聚类和有效管理。针对汽车忠诚客户数量少、潜在价值高以及数据分布不均等特点,提出一种改进的客户细分LRFAT模型(基于RFM模型)。为提高客户聚类的准确性和稳定性,受密度峰...
为实现工业互联网时代的汽车客户精准营销,需要对客户资源进行聚类和有效管理。针对汽车忠诚客户数量少、潜在价值高以及数据分布不均等特点,提出一种改进的客户细分LRFAT模型(基于RFM模型)。为提高客户聚类的准确性和稳定性,受密度峰值聚类启发,提出一种层次K近邻密度峰值初始聚类中心选取方法,将选取的初始聚类中心作为K-means的初始聚类中心,在此基础上采用改进的K-means对汽车忠诚客户进行细分。通过某整车制造厂的汽车销售应用实例,验证了模型和算法的有效性,同时针对不同的客户群进行了详细的分析,并给出了相应的营销建议。
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关键词
汽车忠诚客户
客户细分
lrfat模型
密度峰值聚类
K-MEANS聚类
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职称材料
题名
基于LRFAT模型和改进K-means的汽车忠诚客户细分方法
被引量：
17
1
作者
任春华
孙林夫
吴奇石
机构
西南交通大学信息科学与技术学院
宜宾学院计算机与信息工程学院
美国新泽西理工学院大数据中心
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2019年第12期3267-3278,共12页
基金
国家重点研发计划资助项目(2017YFB1400303)~~
文摘
为实现工业互联网时代的汽车客户精准营销,需要对客户资源进行聚类和有效管理。针对汽车忠诚客户数量少、潜在价值高以及数据分布不均等特点,提出一种改进的客户细分LRFAT模型(基于RFM模型)。为提高客户聚类的准确性和稳定性,受密度峰值聚类启发,提出一种层次K近邻密度峰值初始聚类中心选取方法,将选取的初始聚类中心作为K-means的初始聚类中心,在此基础上采用改进的K-means对汽车忠诚客户进行细分。通过某整车制造厂的汽车销售应用实例,验证了模型和算法的有效性,同时针对不同的客户群进行了详细的分析,并给出了相应的营销建议。
关键词
汽车忠诚客户
客户细分
lrfat模型
密度峰值聚类
K-MEANS聚类
Keywords
automobile loyal customer
customer segmentation
lrfat
model
density peaks clustering
K-means clustering
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LRFAT模型和改进K-means的汽车忠诚客户细分方法
任春华
孙林夫
吴奇石
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2019
17
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