基于RFM模型的大坝实测性态自适应综合评价方法

针对当前大坝安全监控连续时空监测能力弱、单测点馈控范围小的不足,在充分挖掘大坝原型监测数据的基础上,发展了一种弱化主观干扰的RFM(Recency Frequency Magnitude)自适应大坝性态评价模型。首先,模型结合大坝行为的强周期性时序特征,提出“中层型”和“底层型”监测序列的概念;其次,引入K-means聚类算法实现自适应划分监测序列类别;最后,基于RFM指标评分体系,明确各类别所表征的工程健康状态,建立大坝性态的安全评价体系。以某大坝水平位移监测资料为例,详细展示了所提出的大坝运行性态评价模型的应用流程。工程实例表明,该模型评价合理,客观反映了大坝服役状态,有效减少了评价过程中的经验性活动。

基于SOM和PSO聚类组合算法的客户细分研究

文章在对RFM指标体系进行分析的基础上,应用自组织特征映射(SOM)神经网络和粒子群优化(PSO)的聚类组合算法,通过客户关系的特征衡量分析客户的内在价值和忠诚度,对客户数据进行了科学、客观、深层次的挖掘分析,为企业有针对性的制定营销策略提供了依据。

自组织映射网络在客户分类中的应用研究

钢铁行业激烈的市场竞争使得客户资源争夺成为企业成功的关键因素,正确的客户分类能帮助企业有效分配营销资源,针对性地加强客户联系,改善客户关系,增强客户忠诚度,使企业增强核心竞争力。基于此,本文利用自组织神经网络研究客户分类问题,以RFM为分析变量建立客户分类模型,将客户进行分类。得到每类客户具体的相对价值大小,为企业准确认识客户价值,合理分配资源提供依据。

基于网络交易行为的客户分群研究与实现

企业进行差异化、精准化营销的关键是进行有效的客户分群。客户分群理论已有一定历史，企业如何选择细分指标对客户进行细分一直是最关键的问题。本文通过提取一定时间内平台积累的交易数据，利用成熟的RFM指标理论，构建“以客户为中心”的数据宽表体系，在SASEM环境中，使用K-Means聚类算法，成功地将实验数据中涉及到的客户分为十个群，为进一步研究各个客户群体的特点奠定了基础，并在结语中总结了模型的意义与不足。