基于熵权法改进RFM模型的电商客户价值细分研究

对电商客户价值细分并实施差异化营销策略,有助于提高电商企业利润,增强企业竞争力,推动行业高质量发展。提出基于熵权法改进RFM模型的电商客户价值细分方法,该方法利用熵权法确定RFM模型三个得分指标的权重,计算得分并评价电商客户价值,采用轮廓系数为标准,选择最优K均值聚类模型对电商客户价值进行聚类分析。以拼多多某商家销售数据进行实证研究,从所构建模型的客户价值细分结果可知,每类客户群体的区分度更大,更加符合经典的客户价值分布特征,模型效果良好。

改进的RFM自适应谱修正迭代算法

针对RFM求解时存在的法矩阵病态和计算效率问题,提出一种改进的自适应谱修正迭代算法。首先基于法矩阵对称正定特性,采用分解法求解方程,避免了矩阵求逆过程;其次将岭参数作为初始谱修正因子,根据相邻两次迭代残差比值逐步调整谱修正因子,在迭代过程中平衡了法矩阵病态改善效果和迭代速度的关系。利用多组"天绘一号"01、"天绘一号"02星影像数据验证该算法的有效性。实验结果表明,该算法能够有效地克服法矩阵病态影响,生成高精度RFM参数,相比谱修正迭代法拟合时间缩短23.37%。

基于改进RFM模型的电力客户缴费渠道分析预测

针对当前电网公司坐收、走收等传统缴费渠道占比较大,新型电子化缴费渠道推广不足等问题,文章采用基于熵值法的改进RFM模型计算用户对每种缴费渠道的偏好,提前识别具有新型电子化缴费渠道偏好的用户,为新型电子化缴费渠道的建设与推广提供数据支撑,同时对电网公司整个缴费渠道的建设和优化也具有重要指导意义。

改进RFM模型的汽车4S店客户细分研究

针对传统RFM模型存在用户特征不能充分提取的问题,提出改进的RFM模型。通过IV值进行指标选择,在传统RFM模型三个指标基础上加入新指标,采用熵权法对各指标赋权,同时采用数据分箱减少模型离散特征。通过KMeans聚类对分箱后的数据聚类分析,进行客户特征提取,制定相应的挽留措施,以实现基于客户细分的精准营销。结果表明,改进模型较原模型有显著提升。

基于随机森林的RFM模型对银行信用风险的评估

将传统RFM(Recency,Frequency,Monetary)客户行为予以重构,用于商业银行的信贷管理,同时结合随机森林算法为降低银行信用风险提供决策。实验结果表明,基于随机森林的新型RFM模型在预测银行信用风险时的准确率要高于人工神经网络、KNN和C4.5算法。

基于改进的RFM模型客户价值分层研究

对传统零售行业客户进行价值分层,进一步对不同价值客户采取相应的营销策略,既能降低营销成本,又能提升营销效果,最终将显著提升企业利润。基于经典RFM模型进行改进,修改了指标F的计算方式,然后对模型指标以熵权法确定其权重,最后进行K-means聚类分析,将客户划分为不同价值层级;以某大型超市相关数据进行实证研究,对超市观察期内的客户进行价值分层后,进一步分析不同类型客户的创利情况,验证了聚类结果的合理性,客户价值层级越高,实际创利情况越佳;最后对不同类型的客户给出相应的营销策略。

基于有理多项式模型区域网平差的GF-1影像几何校正

2013年4月成功发射的GF-1卫星是中国高分系列卫星的首发星,影像在中国农情遥感监测业务中得到了广泛应用,已成为大宗农作物种植面积遥感监测的主要数据源之一。高精度几何位置的配准是卫星农情定量化应用的基础与前提,该文提出了一种基于区域网平差方法修正GF-1卫星WFV(wide field view,WFV)影像RPC(rational polynomial coefficients,RPC)参数,获取更高几何定位精度的校正方法,形成了模式化的业务处理流程,为该影像在农情遥感监测中的应用奠定了基础。算法流程包括2个部分,首先是基于像面间仿射变换关系及有理多项式RFM(rational function model,RFM)模型构建轨道间的区域网平差数学模型,其次是根据影像连接点及少量控制点输入求解所有参与平差的卫星影像定向参数,获取亚像元级的校正结果。平差参数的解算是通过两步求解完成的,初始平差参数是根据连接点及对应的DEM高程值进行平差迭代至收敛,结果平差参数是将初始平差参数作为初始值代入区域网平差模型,并以逐点消元方式约化法方程,解算出各影像的仿射变换参数。该文在求解平差参数过程中,直接使用DEM(digital elevation model)上获取的高程值作为约束条件,消除了平面坐标与高程的相关性,保证了区域网平差模型能够解算。混合地形、平原、山区3种情况下区域网平差结果表明,全连接点平差结果具有较高的相对定位精度,其行方向的中误差分别为0.3046、0.4674、0.3365像元,列方向的中误差分别为0.3677、0.2849、0.2889像元;而结合少量控制点的区域网平差则同时具有很高的绝对定位精度,其行方向的中误差分别为0.3648、0.5041、0.3605像元,列方向的中误差分别为0.4954、0.4039、0.6323像元,整体达到了亚像素级。最后,在农业应用基础控制底图的支持下,分别对原始影像、RPC校正影像、区域网平差后的影像进行几何配准,分析不同输入影像条件下的几何校正精度,仅有区域网平差后的影像达到了亚像元的校正精度,混合地形、平原、山区3种情况下行方向的中误差分别为0.6857、0.6664、1.0646像元,列方向的均方差分别为0.4342、0.4696、0.5609像元,但与几何校正前精度相比没有明显改善,说明本文提出的研究方法可以实现少量控制点条件下的几何精校正。不同DEM校正结果表明,对于山区,更高分辨率的DEM可以获得更好的定位精度。上述研究充分表明,该方法对GF-1/WFV数据的处理有效且可行,并在农业部中国农情遥感业务工作中得到了初步应用。

大数据时代中小型零售企业客户细分实证研究

针对中小型零售企业很少利用大数据指导企业经营活动,提出一种改进的RFM模型与k-means相结合,并应用熵值法确定各指标权重,得出客户细分模型。采用某中小型零售企业的真实数据进行实证分析。实证研究结果说明,该客户细分模型在类内平均距离和泛化能力上都优于传统的RFM模型,方法可行、有效。在理论上为客户细分的研究提供了借鉴,在实践上为中小型零售企业客户细分提供了参考。

自适应克隆免疫算法应用于宽带匹配网络设计

针对克隆选择算法的不足,提出了一种自适应克隆免疫算法.直接根据抗体的多样性来确定克隆规模,通过引入抗体的自适应变异操作,增加对精英抗体的记忆和相似抑制操作来产生种群新个体,以保证算法的全局收敛性和抗体的多样性.将该算法应用于宽带匹配网络的拓扑结构和元件值的综合优化设计中,并分析了优化过程中频率采样点数的合理选取问题.仿真结果通过与实频法、遗传算法和克隆选择算法相比较,表明该算法具有更快的收敛速度,设计的匹配网络具有更优的匹配性能.

模糊ISODATA及在CRM中的应用

探讨了在CRM系统中,基于模糊ISODATA的客户分类模型。该模型选取RFM(近度,Recency;频度,Frequency;值度,Monetary)作为客户分类的特征指标,采用模糊聚类最大矩阵元法确定分类数。系统用ASP和MicrosoftSQLServer实现,在某乳业集团成功应用,为企业差异化对待客户提供了科学依据。

一种高分七号卫星影像的分块核线影像生成方法

由于线阵光学卫星影像通常采用投影轨迹法来生成近似核线影像,因此,这种近似会随着影像像幅范围的增大而使核线影像出现较大的上下视差,从而影响后续影像匹配的精度。本文针对高分七号光学卫星影像像幅大的特点,设计了一种基于分块核线影像的生成方法。试验结果表明,分块核线影像同名点的上下视差能够达到子像素的精度要求。该方法不仅能够满足高分七号卫星高精度核线影像的生成,而且通过分块也便于后续的影像并行处理。

一种基于数据挖掘的零售业客户细分方法研究

针对零售业客户细分指标粗糙和方法精准性低的问题,提出一种基于数据挖掘聚类分析的零售业客户细分方法;方法构建了一套基于RFM的多指标客户细分指标体系,采用熵值法赋予指标权重,进而使用K-Means算法进行客户细分;实证研究结果表明:方法在客户行为特征区分能力和聚类紧凑性方面均优于传统基于RFM的细分方法,方法可行、有效,能够更好地解决零售业客户细分问题,提升客户关系管理和营销决策质量.

基于含异质性客户数据要素模型的客户终身价值分类研究——以库尔勒香梨网络销售数据为例

传统客户数据要素(RFM)模型可以用于对客户进行分类,但不同类别客户在类别内部仍然可能存在异质性,以及不同时期客户的消费行为特征同样具有显著的异质性。因此,本文针对这两种异质性,以自组织映射神经网络划分的RFM类别为基础,构建并估计RFM的区制转移动态因子模型。此外,利用独立信息数据波动赋权法确定不同类别不同时期指标的权重,并使用库尔勒香梨网络销售数据进行了经典客户终生价值与包含异质性客户终身价值的对比。

基于数据分析的新能源汽车充电用户价值评价方法研究

针对传统充电运营企业在实现充电用户差异化服务和精准用户营销方面的需求,提出一种基于大数据分析的新能源汽车个人充电用户价值评价方法,在RFM模型的基础上,建立改进的RFM模型,定义充电用户价值评价指标向量,通过K-means聚类方法训练模型,获得不同用户群,最终对不同类别的充电用户做出价值评价,为后续精准化营销策略的制定提供参考依据。

在线口碑传播的意见领袖识别方法研究

Web2.0技术应用的不断深化,使得越来越多的用户在网络上发布对产品、服务、品牌或企业的评价,这些在线口碑极大影响着消费者的购买决策和企业的声誉、利润,如何识别出在线口碑传播中的意见领袖对企业有着重要价值。本文结合RFM模型和情感词自动判别方法,考虑情感(S)这一个新的指标,提出了RFMS模型来测量在线口碑发布者的影响力,应用人工神经网络识别出意见领袖,以程度中心性来评估识别结果的有效性。本文采用网络上获取的大众点评网的美食评论语料,对所提出的方法进行了数据实验,实验结果表明,该方法能够精确识别出意见领袖。

资源三号卫星影像无控制区域网平差

国产高分辨率光学卫星影像的无地面控制精准定位是实现境外大范围区域或大规模遥感应用和中小比例尺测图的前提。针对资源三号卫星(ZY-3)影像的几何特点,以航空摄影测量中约束问题最优化方法"交替趋近法"和基于RFM的最小二乘平差为基础,提出了一种易于并行化、高效的高分辨率光学卫星影像无控制联合区域网平差方法GISIBA(GCP-Independent Satellite Imagery Block Adjustment),通过构建"平均值"虚拟控制点来解决无控制区域网平差中的"秩亏"问题,便于分析无控制区域网平差结果与影像数据的覆盖次数及时相之间的关系。首先,交替趋近法被用来实现并行处理平台基础上的待平差未知数初值的解算、中等尺度以上粗差的自动检测与剔除,并根据计算结果赋予所有未知数一定的先验权值;然后,通过最小二乘法实现大型法方程矩阵的解算,获得满足高精度影像产品生产制作需求的高精度定向参数;最后,利用多组典型区域的ZY-3影像数据试验验证了该方法的精度和实际性能。结果表明,无控制区域网平差达到了优于6.0 m/5.0 m的平面/高程精度,所提方法为全球地理信息资源建设工程、国产光学卫星影像高精度影像产品生产提供了技术保障。

TM影像几何校正算法的精度比较

同大多数的线阵推扫式影像相比,TM影像作为双向扫描型的影像其几何校正方法有其特殊性和复杂性。针对这个问题,本文简要介绍了一般多项式、空间斜墨卡托投影、有理函数模型等几种几何近似校正算法,并利用广州地区的TM影像进行了各种试验分析和精度比较。结果表明:同其他方法相比,空间斜墨卡托投影是一种较好的算法,校正精度最高,能够达到一个像素左右,而且该方法不受地形起伏的影响,无需地面高程信息。