基于人工蜂群优化的K-means航空客户价值分析

日期:2022.12.30 点击数:6

【类型】期刊

【作者】钱升华  

【刊名】数学的实践与认识

【关键词】 贝叶斯信息准则,航空客户价值,人工蜂群优化的K,低方差滤波和高相关滤波的方法,means算法

【摘要】对客户价值进行分析,识别重要价值客户,对航空公司获利至关重要.提出了基于人工蜂群优化的K-means算法对航空客户价值进行分析的模型.首先,对航空客户的当前价值、潜在价值和客户忠诚度三个方面进行分析,建立了客户价值综合评价指标体系;然后,采用低方差滤波和高相关滤波的方法进行指标约简,根据约简后的决策系统完成客户价值初筛;最后,先使用贝叶斯信息准则方法预测类簇数,在使用基于人工蜂群优化的K-means算法将客户聚类,对航空客户价值结果进行评估和分析.文末对国内某航空公司的62988条真实客户记录进行了实证分析和验证,能区分出不同价值的客户群,对不同客户提供不同的服务,从而为航空客户价值分析提供了一种新思路.

【年份】2022

【作者单位】北京师范大学人工智能学院;天津财经大学珠江学院数据工程学院;

【期号】03

【页码】99-108

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