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聚类分析在电信客户细分中的应用

作 者: 关静
导 师: 崔广才
学 校: 长春理工大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 数据挖掘 模糊理论 聚类技术 FCM算法 客户细分
分类号: F626;F274
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 96次
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内容摘要


在电信行业,其客户数据的增长速度越来越快,为了提高其决策效率,人们已将数据挖掘中的聚类分析技术引入电信业的客户关系管理中。在数据挖掘中,大部分对象的类属性和归属关系没有严格要求和限制,这些对象数据的属性存有重复叠加性、和交错性,这种特点比较适合进行模糊划分,而且现实生活中许多客观事物之间又具有模糊性,便产生了模糊聚类分析。将模糊聚类应用于各个领域成为了一个研究热点。本文对课题研究主要有以下几个方面的内容:首先介绍了数据挖掘、模糊理论、聚类分析的相关知识、技术和将模糊理论应用于数据挖掘的意义,同时分析和描述了利用模糊相似关系的传递闭包计算模糊等价关系的聚类算法,并在此基础上提出了一种考虑权重因子的模糊聚类新算法,使评价分类结果更加理想。对于权重因子的确定,这里我们综合使用了信息熵法和变异系数法。然后,分析了基于减法聚类的聚类有效性评判,对聚类的有效性进行了分析和验证。最后,介绍了客户细分的相关知识,并将上述研究内容应用到电信中的客户细分,进行了仿真计算,仿真结果证明了所研究算法的可行性和有效性。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-6
目录  6-8
第一章 绪论  8-12
  1.1 论文研究背景  8-10
    1.1.1 数据挖掘技术的发展  8-9
    1.1.2 模糊理论的现状  9
    1.1.3 聚类算法研究现状  9-10
    1.1.4 客户细分领域的研究现状  10
  1.2 主要研究内容  10-11
  1.3 论文的结构安排  11-12
第二章 数据挖掘理论概述  12-19
  2.1 数据挖掘概述  12-15
    2.1.1 数据挖掘的定义  12-13
    2.1.2 常见的数据挖掘技术  13-14
    2.1.3 数据挖掘的功能  14
    2.1.4 主要应用领域  14-15
    2.1.5 典型的数据挖掘方法  15
  2.2 聚类分析  15-18
    2.2.1 聚类分析概述  16
    2.2.2 聚类分析的主要原理和方法  16-18
  2.3 本章小结  18-19
第三章 模糊关系及相关理论  19-25
  3.1 模糊关系和模糊等价关系  19-21
    3.1.1 模糊关系概念  19-20
    3.1.2 模糊关系的自反性、对称性与传递性  20
    3.1.3 模糊等价关系与聚类图  20-21
  3.2 模糊相似关系和传递闭包方法  21
  3.3 基于模糊等价关系的聚类分析  21-23
    3.3.1 聚类分析的基本步骤  21-23
    3.3.2 模糊聚类分析  23
  3.4 在数据挖掘中的意义  23-24
  3.5 本章小结  24-25
第四章 考虑权重的FCM改进算法研究及基于减法聚类的有效性评判  25-40
  4.1 考虑权重的FCM改进算法研究  25-36
    4.1.1 信息熵  25-26
    4.1.2 变异系数法  26
    4.1.3 传统的FCM算法  26-29
    4.1.4 改进后的FCM算法  29-36
  4.2 基于减法聚类的有效性评判  36-39
    4.2.1 减法聚类  36-37
    4.2.2 聚类有效性函数  37
    4.2.3 基于减法聚类和聚类有效性函数的FCM算法  37-39
  4.3 本章小结  39-40
第五章 FCM聚类分析在电信客户细分中的应用  40-50
  5.1 客户细分理论  40-45
    5.1.1 客户细分对电信营销的作用  41-42
    5.1.2 客户细分方法  42-43
    5.1.3 客户细分系统的建立过程  43-45
  5.2 将聚类技术应用于客户细分的一般步骤  45-46
  5.3 应用聚类算法进行客户细分  46-49
    5.3.1 准备工作  46-47
    5.3.2 客户细分和结果分析  47-49
  5.4 小结  49-50
第六章 结论  50-52
  6.1 本文工作总结  50
  6.2 展望  50-52
致谢  52-53
参考文献  53-54

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