基于随机森林算法的B2B客户分级系统的设计

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基于随机森林算法的B2B客户分级系统的设计

作者:李军

来源:《现代电子技术》2015年第15期

摘要:对分类数据挖掘算法进行研究,发现随机森林算法精度高、训练速度快、支持在线学习,因此提出在系统中使用该算法。针对随机森林算法抗噪声能力一般的问题,采用Bagging方法随机选择几组历史客户分级数据作为算法的训练数据,通过随机森林算法训练出分级模型,并通过这个模型对新客户数据进行自动分级。

关键词:随机森林;企业对企业;客户分级;系统设计

中图分类号: TN919.6+4?34 文献标识码: A 文章编号: 1004?373X(2015)

15?0099?05

Design of B2B client classification system based on random forest algorithm

LI Jun

(Shaanxi Post and Telecommunication College, Xianyang 712000, China)

Abstract: The classification data mining algorithm is studied in this paper. The random forest algorithm has the advantages of high precision, fast training speed and supporting online learning,which is applied in classification system. Since random forest algorithm has general noise resisted ability, several groups classification data of history client are selected by using Bagging method randomly as the algorithm′s training data. The classification model is obtained by random forest algorithm training. New client data are classified automatically by using this model.

Keywords: random forest; business to business; client classification; system design

0 引言

近年来,随着全球经济的高速发展,人民生活水品也在不断提高,对企业的商品或服务的要求也在日益提升;而企业也认识到提高客户的满意度和维持客户的忠诚度可以为企业带来更大的利润。于是不同领域的学者们越来越关注客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM)这个管理理念。在客户关系管理中,客户取代了产品的质量,成为企业关注的重点,如何吸引和保持有经济价值的客户是CRM的中心。在CRM中最核心的功能就是客户分级,客户分级就是指企业根据客户的重要程度、贡献程度以及潜在价值等指标对客户进行衡量与分级。

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