【摘要】：為了對(duì)客戶(hù)資源進(jìn)行評(píng)價(jià)、分類(lèi)和有效管理,建立了面向鋼鐵企業(yè)直接客戶(hù)的客戶(hù)價(jià)值評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。針對(duì)自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)算法在權(quán)值初始化方面的不足,提出了一種基于K-means改進(jìn)的自組織映射的聚類(lèi)算法。運(yùn)用層次分析法和基于K-means改進(jìn)的自組織映射聚類(lèi)算法,設(shè)計(jì)了一套客戶(hù)分類(lèi)方法。通過(guò)對(duì)可能出現(xiàn)的客戶(hù)類(lèi)型進(jìn)行分析,提出了相應(yīng)的客戶(hù)關(guān)系發(fā)展建議。最后通過(guò)應(yīng)用實(shí)例,驗(yàn)證了該評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和分類(lèi)方法的可行性和有效性。
[Abstract]:In order to evaluate, classify and effectively manage customer resources, a customer value evaluation index system for direct customers in iron and steel enterprises was established. Aiming at the deficiency of self-organizing mapping neural network clustering algorithm in weight initialization, a clustering algorithm based on K-means improved self-organizing mapping is proposed. Based on the analytic hierarchy process (AHP) and the improved clustering algorithm of self-organization mapping based on K-means, a set of customer classification method is designed. Through the analysis of the possible customer types, the corresponding customer relationship development suggestions are put forward. Finally, the feasibility and effectiveness of the evaluation index system and classification method are verified by an application example.
【作者單位】： 大連理工大學(xué)CIMS中心;大連理工大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(70572098)~~
【分類(lèi)號(hào)】：F407.31;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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