中国博士后科学基金(2011M500418)
- 作品数：2 被引量：9H指数：2
- 相关作者：贺昌政肖进刘敦虎张婷婷更多>>
- 相关机构：四川大学中国科学院数学与系统科学研究院成都信息工程大学更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：经济管理自动化与计算机技术更多>>
- 基于动态分类器集成选择的不完整数据客户分类方法实证研究被引量：3
- 2012年
- 在管理决策的制定中,分类已经成为一种十分重要的方法和技术。由于现实客户数据常常是不完整的,因此,研究不完整数据的客户分类问题具有重要意义。通过分析以往分类过程中对不完整数据的处理方法,提出了一种基于动态分类器集成选择的不完整数据分类方法DCES-ID。分别在UCI客户分类数据集以及某券商客户数据集上进行分类的实验和实证分析。结果表明,与已有的6种分类算法相比,DCES-ID算法具有更高的分类准确性及稳定性,能够更有效地进行客户分类。
- 张婷婷贺昌政肖进
- 关键词：客户分类证券公司不完整数据贝叶斯分类器
- 基于GMDH的“一步式”客户流失预测集成建模被引量：7
- 2012年
- 在客户流失预测问题中,客户数据的特征往往会影响模型的预测效果.分析了常用的"两步式"客户流失预测方法的不足,提出了基于数据分组处理(GMDH)技术的"一步式"客户流失预测集成研究框架.该框架一方面将数据预处理和客户流失预测建模过程进行集成,另一方面用多分类器集成策略进行客户流失预测建模.以客户数据类别分布不平衡的客户流失预测问题为例,构建了与数据特征相适应的"一步式"集成模型.实证结果表明,该方法能够更有效地进行客户流失预测.
- 肖进刘敦虎贺昌政
- 关键词：客户流失预测
