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题名基于二次聚类和隐马尔可夫链的持卡消费行为预测
被引量:1
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作者
宋涛
王星
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机构
首都经济贸易大学统计学院
中国人民大学应用统计研究中心&统计学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第7期1904-1908,共5页
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基金
中央高校基本科研业务费专项(13XNI011)~~
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文摘
银行卡支付在社会消费行为中占很大比例,在促进经济增长中发挥重大作用,因此,预测持卡消费行为具有重要意义。然而,传统方法难以有效应对复杂数据和动态变化。为此,提出基于二次聚类和隐马尔可夫链(HMC)理论的个体消费行为预测方法。首先,对消费行为按照序列进行模式聚类,并引入惩罚聚类进行二次聚类,对序列模式中的层次状态进行平衡划分;其次,利用HMC来估计序列中消费层次的状态转移,对用户的未来消费行为进行预测。最后,通过实验比较分析传统聚类、无惩罚序列聚类和带惩罚项的聚类结果表明,提出的基于二次聚类和隐马氏链的方法更适用于消费者行为预测。
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关键词
二次聚类
惩罚聚类
隐马尔可夫链
持卡消费
行为预测
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Keywords
two-step clustering
penalty clustering
Hidden Markov Chain(HMC)
card consumption
behavior prediction
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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