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自组织人工神经网络在民航旅客盈利能力细分中的应用
被引量:
1
1
作者
周虹
许俐
《交通运输工程学报》
EI
CSCD
2003年第4期78-81,共4页
目前采用的基于里程的旅客划分方法不能清晰区分旅客价值,应用Kohonen T自组织特征映射的人工神经网络模型将反映旅客盈利能力的多维行为特征属性数据以有序的方式映射到对旅客盈利性判别等级的低维空间,形成对旅客正确识别的一种拓扑...
目前采用的基于里程的旅客划分方法不能清晰区分旅客价值,应用Kohonen T自组织特征映射的人工神经网络模型将反映旅客盈利能力的多维行为特征属性数据以有序的方式映射到对旅客盈利性判别等级的低维空间,形成对旅客正确识别的一种拓扑意义的有序图。试验结果表明,此模型对客户细分识别成功率较高,准确率可达90.8%。
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关键词
民航运输
客户细分
人工神经网络
KOHONEN
T自组织模型
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职称材料
题名
自组织人工神经网络在民航旅客盈利能力细分中的应用
被引量:
1
1
作者
周虹
许俐
机构
南京航空航天大学民航学院
出处
《交通运输工程学报》
EI
CSCD
2003年第4期78-81,共4页
文摘
目前采用的基于里程的旅客划分方法不能清晰区分旅客价值,应用Kohonen T自组织特征映射的人工神经网络模型将反映旅客盈利能力的多维行为特征属性数据以有序的方式映射到对旅客盈利性判别等级的低维空间,形成对旅客正确识别的一种拓扑意义的有序图。试验结果表明,此模型对客户细分识别成功率较高,准确率可达90.8%。
关键词
民航运输
客户细分
人工神经网络
KOHONEN
T自组织模型
Keywords
civil aviation transportation
passengers'segmentation
artificial neural network
Kohonen T self-organizing model
分类号
F560.83 [经济管理—产业经济]
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题名
作者
出处
发文年
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1
自组织人工神经网络在民航旅客盈利能力细分中的应用
周虹
许俐
《交通运输工程学报》
EI
CSCD
2003
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