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面向客户细分的空间数据分类研究
  • ISSN号:1000-5781
  • 期刊名称:《系统工程学报》
  • 时间:0
  • 分类:C931.6[经济管理—管理学;社会学]
  • 作者机构:[1]上海交通大学国际与公共事务学院,上海200030, [2]清华大学公共管理学院,北京100084, [3]上海交通大学安泰经济与管理学院,上海200052
  • 相关基金:中国博士后基金资助项目(20060390439);国家自然科学基金资助项目(70571052)
中文摘要:

在数字城市的基础上,研究具有空间分析能力的客户关系管理系统,提出基于空间数据分类挖掘的客户细分方法.从数据模型、数据过滤、分类挖掘算法这三个阶段入手,设计了全新的CRM知识发现体系.首先提出了客户分类的数据模型,设计全新的空间谓词的过滤方法;然后,本文针对空间信息系统所特有的不确定性,设计基于不完备信息系统的粗糙集算法,以实现合理的空间数据分类;最后,提出了客户空间数据分类的软,硬分类规则,更好地指导CRM策略的制定.

英文摘要:

This paper mainly aims to integrate spatially analytical function into CRM. customer segmentation method is presented based on spatial data classification algorithm, and a new knowledge discovery system is designed which includes customers'data modeling, spatial data filtering and spatial classification algorithm . Firstly, a series of data preparation methods of spatial data classification including the spatial data cube modeling and the filtering method of spatial predicates are explored. Secondly, the rough set theory is used to design spatial data classification algorithm to meet the need of incomplete information in the system. Thirdly, hard rules and soft rules of spatial data classification to are proposed better guide the CRM strategy.

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期刊信息
  • 《系统工程学报》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国系统工程学会
  • 主编:唐万生
  • 地址:天津市卫津路92号
  • 邮编:300072
  • 邮箱:jsetju@263.net
  • 电话:022-27403197
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-5781
  • 国内统一刊号:ISSN:12-1141/O1
  • 邮发代号:6-95
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,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)
  • 被引量:14850