摘要
目标营销致力于解决的问题是如何找出具有潜在市场价值的顾客,从而有效地向其推销商品。文中利用现实数据中类别不平衡的特点,通过特异性对顾客排序,从而找出具有市场价值的顾客。实验表明挖掘顾客数据的特异性将有助于解决目标营销问题,文中采用的方法是有效的。
The identification of potential customers is one of key problems in targeted marketing.In this paper,customers are ranked according to their peculiarity found in imbalance data sets.Several real world data sets have been used to evaluate the proposed approach.Experimental results show that peculiarity of customers supports useful information to solve the targeted marketing problem.
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第7期195-196,220,共3页
Computer Engineering and Applications
基金
国家自然科学基金资助项目(编号:60173014)
北京市自然科学基金资助项目(编号:4022003)
关键词
特异性
目标营销
数据挖掘
peculiarity ,Targeted Marketing, Data Mining
