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基于SOFM神经网络的e-供应链客户聚类分析及营销策略
  • ISSN号:1000-6788
  • 期刊名称:《系统工程理论与实践》
  • 时间:0
  • 分类:F207.7[经济管理—国民经济]
  • 作者机构:[1]江西财经大学信息管理学院,南昌330013, [2]九江学院校长办公室,九江332005
  • 相关基金:国家自然基金重点项目(70432001);省部级项目(06YJ102、赣教技字[2007]263号)
中文摘要:

通过SOFM神经网络能根据数据的相似性对e-供应链中海量的客户数据进行客观的、科学的聚类分析,将客户划分成不同群类,并针对这些群类的不同特征和客户的重要性,采取有针对性的营销策略,不仅能提高客户的满意度,而且能实现e-供应链效益最大化.采用了改进的SOFM神经网络进行e-供应链中的客户聚类分析,运行效果较好.

英文摘要:

There is an old saying, "Birds of a feather flock together". Based on SOFM Neural Network, large sum of customer' s data in e-Supply Chain can be clustered objectively and scientifically according to the likeness of data, and correspondingly customers in e-Supply Chain can be clustered into different groups. Through recognizing and analyzing the different feature of these different groups, it would be helpful to make some aimed marketing strategies to satisfy all the customers and maximize the profit of e-Supply Chain. In this paper, SOFM Neural Network applied in customer's clustering analysis is the improved one that can make clustering performance better than original one. Customer's clustering analysis and corresponding marketing strategies based on SOFM Neural Network is a comparatively novel topic. So, the result of research in the paper is just for reference.

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期刊信息
  • 《系统工程理论与实践》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国系统工程学会
  • 主编:汪寿阳
  • 地址:北京市海淀区中关村东路55号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:xtll@chinajournal.net.cn
  • 电话:010-82541407
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-6788
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2267/N
  • 邮发代号:2-305
  • 获奖情况:
  • 第三届中国出版政府奖提名奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国国家哲学社会科学学术期刊数据库,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:56095