李 遙,荀亞玲
(太原科技大學(xué) 計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,山西 太原 030024)
客戶細(xì)分是電子商務(wù)和零售領(lǐng)域關(guān)注的重要內(nèi)容之一,利用企業(yè)積累的海量客戶交易數(shù)據(jù),分析客戶行為,進(jìn)行合理的客戶細(xì)分,有助于企業(yè)詳盡地了解消費者,在激烈的市場競爭中脫穎而出。客戶細(xì)分傳統(tǒng)方式是利用客戶年齡、性別等一般屬性進(jìn)行客戶細(xì)分,但數(shù)據(jù)收集較難,細(xì)分效果并不理想。聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中的重要方法之一,使同一個簇中的對象盡可能相似,不同簇之間的對象盡可能相異。利用客戶交易數(shù)據(jù)聚類分析,得到同一個簇中的客戶擁有更相似的消費習(xí)慣,獲得了更優(yōu)異的客戶細(xì)分效果。但客戶之間的相似性度量和客戶聚類分配等,是客戶交易數(shù)據(jù)聚類分析面臨的主要問題。
針對客戶細(xì)分聚類分析,Kuo等人提出一種客戶細(xì)分聚類算法,利用歷史交易數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶細(xì)分,但細(xì)分效果并不理想;Tsai等人提出一種基于遺傳算法的客戶細(xì)分方法,依據(jù)交易行為劃分客戶簇并給出合適的營銷建議;Lu等人提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的客戶細(xì)分算法,利用迭代計算減少簇間相關(guān)系數(shù),實現(xiàn)客戶細(xì)分;Hsu等人提出一種客戶交易數(shù)據(jù)聚類算法,將客戶交易數(shù)據(jù)組織成樹形結(jié)構(gòu),并利用層次聚類進(jìn)行客戶細(xì)分;Yu等人提出一種基于隨機(jī)子空間技術(shù)的客戶交易數(shù)據(jù)聚類算法,獲得了比較準(zhǔn)確的結(jié)果;Holy等人分析藥店交易數(shù)據(jù)并提出一種基于遺傳算法的商品聚類算法;……