用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)筑分析型CRM的若干關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、CRM和數(shù)據(jù)挖掘是目前計算機技術(shù)領(lǐng)域兩個非常熱門的話題。CRM是企業(yè)信息化的重要內(nèi)容，它在電子商務(wù)中所起到的日益重要的作用，使其受到企業(yè)越來越多的重視。數(shù)據(jù)挖掘是知識發(fā)現(xiàn)中的一個有力工具，隨著人們對其理論日益廣泛、深入的研究，其研究成果在實際問題中的系統(tǒng)應用必將越來越廣泛、具體和深入。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為我們從大量數(shù)據(jù)中找到有用的“知識”提供了強有力的技術(shù)支持和手段，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，設(shè)計和開發(fā)具有分析功能的CRM系統(tǒng)，已經(jīng)成為業(yè)界

2、的共識。 論文對CRM和數(shù)據(jù)挖掘的有關(guān)基本理論進行了綜合的分析和闡述，在對現(xiàn)有理論進行深入的理解和分析的基礎(chǔ)上，指出了部分現(xiàn)有理論和算法中存在的不足并做了補充與改進。論文的主要工作體現(xiàn)在： ◇ 針對關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中只用支持度和置信度作為度量指標，來判斷所得規(guī)則是否為強關(guān)聯(lián)規(guī)則，對于Web數(shù)據(jù)來說缺乏時效性這一問題，首次提出了增加“時效性”作為關(guān)聯(lián)規(guī)則用于Web數(shù)據(jù)挖掘時，衡量規(guī)則是否為強關(guān)聯(lián)規(guī)則的度量指標，使得

3、規(guī)則的時效性得到了體現(xiàn)和加強； ◇ 針對k-means算法預先對最終聚類類別數(shù)目進行確定這一不足，對k-means算法進行了改進，論文提出了改進的k-means算法，稱之為X-means算法，并設(shè)計、實現(xiàn)了X-means算法。該算法克服了k-means算法事先確定最終聚類數(shù)目的限制，使得聚類的最終數(shù)目根據(jù)實際情況，按照算法進行聚類。 ◇ 根據(jù)CRM系統(tǒng)功能的實際應用需要，設(shè)計并實現(xiàn)了一種Email數(shù)據(jù)挖掘的相

4、關(guān)模型與算法。 ◇ 設(shè)計并開發(fā)、實現(xiàn)了一個實用的數(shù)據(jù)合并工具。 這些成果均在實際應用中發(fā)揮了作用。此外，本文還利用對數(shù)據(jù)挖掘理論研究的實際成果，實現(xiàn)了包括發(fā)現(xiàn)重要客戶、發(fā)現(xiàn)潛在客戶、預測即將流失的客戶和為客戶提供個性化服務(wù)等CRM系統(tǒng)的幾個重要的功能。 最后，本文在總結(jié)與展望中提出了開發(fā)Web內(nèi)容挖掘應用于CRM系統(tǒng)，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與CRM有機結(jié)合，進一步完善其功能的研究方向。關(guān)鍵字：CRM、數(shù)據(jù)挖掘、