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基于LRMC模型的B2B定制化生产企业客户细分
1
作者
李文强
金鸿
+1 位作者
吕盛坪
劳景春
《计算机仿真》
2024年第8期506-512,共7页
客户细分是企业精益管控各类客户的重要手段。研究首先综合考虑B2B定制化企业客户忠诚度、流失趋势、价值贡献和潜在价值等特性构建LRMC(length recency monetary capital)客户细分模型,基于LRMC模型指标需求融合转换企业订单数据和网...
客户细分是企业精益管控各类客户的重要手段。研究首先综合考虑B2B定制化企业客户忠诚度、流失趋势、价值贡献和潜在价值等特性构建LRMC(length recency monetary capital)客户细分模型,基于LRMC模型指标需求融合转换企业订单数据和网络爬虫所获取客户特征数据;然后,引入密度峰值思想优化K-means聚类机制,以LRMC参数为输入对客户进行聚类划分,并采用组合赋权法计算不同客户群体加权价值;最后,开展实验,验证所提出模型和方法能更高效地标识客户关键特征并细分客户。提出的客户细分方法可为B2B定制化生产企业精益化客户关系管理提供理论支撑。
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关键词
客户细分
聚类划分
组合赋权
客户关系管理
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职称材料
基于GENI-SD的定制化印制电路板工序重要性评估
2
作者
劳景春
金鸿
+1 位作者
吕盛坪
李文强
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第5期1441-1446,共6页
精准评估影响定制化印制电路板质量的关键工序,可更好地指导企业精益管理产品品质,但企业常用方法难以利用工序关联实体间的深层语义。为解决上述问题,构建工序关联实体知识图谱并提出GENI-SD模型评估工序重要性。首先,使用知识图谱表...
精准评估影响定制化印制电路板质量的关键工序,可更好地指导企业精益管理产品品质,但企业常用方法难以利用工序关联实体间的深层语义。为解决上述问题,构建工序关联实体知识图谱并提出GENI-SD模型评估工序重要性。首先,使用知识图谱表征工序关联实体间的关系,并采用图神经网络模型GENI对工序节点进行重要性评估;然后,引入基于改进谓词感知注意力机制的采样模块和考虑邻边方向的分数聚合,改进GENI容易聚合到噪声邻节点且未考虑邻边方向的不足,建立工序重要性评估新模型GENI-SD。最后,以PCB车间真实数据开展实验验证,结果显示GENI-SD优于其他对比模型,且得到的Spearman和NDCG@10指标值较GENI所得结果分别提高6.78%和0.71%。该研究为工序重要性评估提供了新的有效方法。
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关键词
印制电路板
知识图谱
图神经网络
采样
分数聚合
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职称材料
题名
基于LRMC模型的B2B定制化生产企业客户细分
1
作者
李文强
金鸿
吕盛坪
劳景春
机构
华南农业大学工程学院
出处
《计算机仿真》
2024年第8期506-512,共7页
基金
国家自然科学基金(52275487)
广东省自然科学基金(2021A1515012395)。
文摘
客户细分是企业精益管控各类客户的重要手段。研究首先综合考虑B2B定制化企业客户忠诚度、流失趋势、价值贡献和潜在价值等特性构建LRMC(length recency monetary capital)客户细分模型,基于LRMC模型指标需求融合转换企业订单数据和网络爬虫所获取客户特征数据;然后,引入密度峰值思想优化K-means聚类机制,以LRMC参数为输入对客户进行聚类划分,并采用组合赋权法计算不同客户群体加权价值;最后,开展实验,验证所提出模型和方法能更高效地标识客户关键特征并细分客户。提出的客户细分方法可为B2B定制化生产企业精益化客户关系管理提供理论支撑。
关键词
客户细分
聚类划分
组合赋权
客户关系管理
Keywords
Customer segmentation
Partitioning clustering
Combined weighting
Customer relationship management
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于GENI-SD的定制化印制电路板工序重要性评估
2
作者
劳景春
金鸿
吕盛坪
李文强
机构
华南农业大学工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第5期1441-1446,共6页
基金
国家自然科学基金面上项目(52275487)
广东省自然科学基金资助项目(2021A1515012395)。
文摘
精准评估影响定制化印制电路板质量的关键工序,可更好地指导企业精益管理产品品质,但企业常用方法难以利用工序关联实体间的深层语义。为解决上述问题,构建工序关联实体知识图谱并提出GENI-SD模型评估工序重要性。首先,使用知识图谱表征工序关联实体间的关系,并采用图神经网络模型GENI对工序节点进行重要性评估;然后,引入基于改进谓词感知注意力机制的采样模块和考虑邻边方向的分数聚合,改进GENI容易聚合到噪声邻节点且未考虑邻边方向的不足,建立工序重要性评估新模型GENI-SD。最后,以PCB车间真实数据开展实验验证,结果显示GENI-SD优于其他对比模型,且得到的Spearman和NDCG@10指标值较GENI所得结果分别提高6.78%和0.71%。该研究为工序重要性评估提供了新的有效方法。
关键词
印制电路板
知识图谱
图神经网络
采样
分数聚合
Keywords
printed circuit board
knowledge graph
graph neural network
sampling
score aggregation
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LRMC模型的B2B定制化生产企业客户细分
李文强
金鸿
吕盛坪
劳景春
《计算机仿真》
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于GENI-SD的定制化印制电路板工序重要性评估
劳景春
金鸿
吕盛坪
李文强
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
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