商业银行个人金融业务“一对一营销”策略及其应用

随着科技的进步和经济的发展 ,营销所包含的内容和范围也在不断地延伸和扩大。为客户提供个性化的“一对一营销”应运而生。“一对一营销”是以客户为核心进行运作 ,其主要内容包括客户占有率、客户的保有与开发、与特定客户实现互动 ;其运作步骤包括识别客户、对客户进行差异分析、与客户保持互动、调整产品或服务以满足每个客户的需要。我行个人金融业务的现有营销方式存在很多不足 ,因此应借鉴“一对一营销”策略进行改革 ,具体包括 :导入客户关系管理工程 ,对客户实行分层管理 ;改造网点布局 ,整合业务流程 ,以理财业务内核心 ,为客户提供定制化服务 ;建立一支高素质的客户经理队伍 ;运用营销工具维系优质客户。

第三方物流企业“一对一”营销策略创新应用及实现路径研究

市场经济的发展迫使物流企业摆脱原有业务项目,向第三方物流企业转型。传统的管理理念和营销方法不足以支撑转型需要,激烈的竞争和变换的需求导致物流行业优势渐失,亏损问题严重。研究第三方物流企业"一对一"营销策略及其实现路径,对于促进我国第三方物流企业的发展和进步具有重要意义。笔者通过分析我国第三方物流市场营销现状,重构具有创新性的营销策略。

“一对一”系统化护理对无偿献血者疼痛耐受、身心应激及再献血意愿的影响

目的探究“一对一”系统化护理对无偿献血者疼痛耐受、身心应激及再献血意愿的影响。方法选取2020年1月—2021年6月在某市中心血站进行无偿献血的126例献血者,采用随机数字表法将其分为观察组及对照组,给对照组献血者实施常规护理,给观察组献血者实施“一对一”系统化护理策略,比较两组献血者的疼痛耐受、身心应激及再献血意愿。结果观察组献血者在初筛时、穿刺时、采血过程中及拔针时疼痛评分分别为(2.87±0.53)分、(2.89±0.65)分、(1.05±0.23)分及(1.46±0.27)分,均低于对照组(P<0.05),且在干预后,其情绪、躯体及行为维度评分分别为(16.18±4.05)分、(14.26±4.02)分及(6.25±2.42)分,均低于对照组(P<0.05);观察组献血者具有强烈的再献血意愿率为50.79%,高于对照组的30.16%(P<0.05)。结论对无偿献血者实施“一对一”系统化护理策略能够有效提高患者疼痛耐受程度,能够改善患者身心应激反应,提高再献血意愿,值得推广。

灰狼优化的混合参数多分类孪生支持向量机

孪生支持向量机(TWSVM)是在支持向量机(SVM)的基础上产生的一种高效二分类算法,由于现实中存在的问题大多数是多分类的,将二分类孪生支持向量机扩展到多分类孪生支持向量机(MTWSVM)是非常重要的。目前常用的MTWSVM一般是基于“一对一”策略,但该策略中各子分类器都采用相同的惩罚参数以及核参数,忽略了不同子分类器之间的差异,不能使其发挥最好的作用。通过提出一种基于混合参数的多分类孪生支持向量机(MP-MTWSVM),为不同的子分类器选取合适的参数,保持分类器的多样性,进而根据“一对一”策略构建MTWSVM。TWSVM本就面临着参数难确定的问题,而MP-MTWSVM算法又引入了大量的参数,通过灰狼算法(GWO)对MP-MTWSVM的参数进行寻优,进一步提出了基于灰狼优化的混合参数多分类孪生支持向量机(GWO-MP-MTWSVM)。通过实验表明,GWO可以快速找到各子分类器的最优参数,并进一步提升了算法的准确率。

基于支持向量机的格斗评估算法研究

以部署了加速度传感器的人形靶为硬件平台,研究基于支持向量机的对格斗击打活动的评估算法。主要包括对加速度数据的提取和处理,通过数据滤波和特征提取来获得有价值的传感器样本,以对各格斗指标进行有效描述。对拳击击打部位的分类使用一对一的多分类策略,预测过程基于竞争权重的投票策略。通过交叉验证优化核函数及超参,最后计算预测结果来验证算法有效性。本平台算法实现了93%的预测准确率,且满足实时性要求。

基于支持向量机优化的人体动作识别方法

针对传统的基于支持向量机(SVM)在人体运动识别方法中仅单一地采用"一对一"识别策略并输出识别结果,忽略动作种类较多的时候,导致的识别效率低下,识别精确度不高的情况,提出了UPOP策略。UPOP策略采用了基于SVM的改进策略进行动作的识别,在识别的时候根据分类器的识别精度对DAG SVM策略进行改进,并在输出结果的时候输出识别结果和相对应的置信度,利用置信度对识别结果进行处理。通过实验,文中方法的识别率为98.3%,验证了UPOP策略的有效性,实现了高效率、高准确度的人体动作识别。

基于多分类问题处理机制的研究

K近邻算法是一种高效且易实现的监督型机器学习算法。对于多分类问题通常将多分类任务拆解为多个二分类任务进行求解,一般采取OVO(一对一)及OVA(一对多)两种机制进行解决。该文主要在鸢尾花数据集上,对两种方式进行比较,仿真结果表明,采用这两种不同的方式处理多分类问题,结果是一致的,但各有优劣。