学术论文

      基于主成分分析的B2C客户分类方法研究

      ON PCA-BASED CUSTOMER CLASSIFICATION METHOD FOR B2C

      摘要:
      随着电子商务的发展,以"客户为中心"已成为电子商务企业的经营策略,而任何高效的客户关系管理都是以扎实的客户分类为基础.然而电子商务中所搜集到的客户信息往往具有海量、高维度和不完备等特点,如何对其正确、高效地分类是一个难题.根据电子商务客户信息的特点,构建B2C客户分类模型,提出了先对客户信息进行主成分分析以消除属性之间的依赖性,而后用朴素贝叶斯算法进行分类的新方法.实验表明了该方法的有效性.
      作者: 周玉敏 邓维斌
      Author: Zhou Yumin Deng Weibin
      作者单位: 重庆邮电大学电子商务与现代物流实验室,重庆,400065
      刊 名: 计算机应用与软件 ISTIC
      年,卷(期): 2009, 26(6)
      分类号: TP3
      机标分类号: R59 R31
      在线出版日期: 2009年7月10日
      基金项目: 重庆市自然科学基金