CRM系統(tǒng):CRM 中序列模式分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的應(yīng)用研究
CRM 中序列模式分析與
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的應(yīng)用研究
楊歡聳
(杭州師范學(xué)院, 浙江杭州310018)
摘 要:用序列模式挖掘方法進(jìn)行商品銷售的預(yù)測,其準(zhǔn)確率受單個算法本身限制,如果先用序列模式挖掘?qū)υ?
數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾,然后再利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)性,通過學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,找出客戶特征與購買某種商品意向的內(nèi)在聯(lián)
系,再利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化功能對未經(jīng)訓(xùn)練客戶購買意向進(jìn)行預(yù)測,其預(yù)測的正確率非常高.
關(guān) 鍵 詞:序列; 挖掘; 預(yù)測; 數(shù)據(jù); 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
中圖分類號: TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1008 - 9497 (2006) 02 - 174 - 04
YAN G Huan2song ( Hangz hou Teachers Col lege , Hang Zhou 310018 , China)
Research of application of combination of sequence pattern analysis and neural network in CRM. Journal of Zhejiang
University(Science Edition) , 2006 ,33 (2) :174~177
Abstract : The veracity of forecast of product s sale using sequence pattern detecting is rest ricted by single algorithm.
If filt ration is done to the original data by means of sequence pattern tapping ; and af ter being studied and t rained ,
the inherent relation between customer character and the t rend of purchasing certain product is find out by using the
self2adjustability of neural network ; and then forecast for purchase t rend of un2t rained customers is done by using
extending function of neural network , a very high veracity of forecast can be obtained.
Key words : sequence ; detect ; forecast ; data ; nerval network
現(xiàn)有的CRM 系統(tǒng)對客戶購買意向的預(yù)測往往
不夠準(zhǔn)確,導(dǎo)致推銷清單數(shù)目龐大,引起客戶反感,
因此提高預(yù)測準(zhǔn)確率毫無疑問成為能否成功實施交
叉銷售的關(guān)鍵. 在常用的預(yù)測方法中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
以其適應(yīng)性強、正確率高等優(yōu)點而被廣泛采用. 但在
CRM 的實際實施過程中,因客戶和商品數(shù)據(jù)往往非
常龐雜,用所有數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原始數(shù)據(jù)是不
可想象的,不僅效率低下,而且要耗費大量的人力物
力,也無法保證對任意一種商品進(jìn)行購買意向預(yù)測
的正確率,且隨著時間的推移,這些數(shù)據(jù)的有效性也
大打折扣. 而直接使用序列模式挖掘方法進(jìn)行預(yù)測,
其準(zhǔn)確率亦受單個算法本身限制,如果先用序列模
式挖掘?qū)υ紨?shù)據(jù)進(jìn)行過濾,然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的
自適應(yīng)性,通過學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,找出客戶特征與購買某
種商品意向的內(nèi)在聯(lián)系,再利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化功
能對未經(jīng)訓(xùn)練客戶購買意向進(jìn)行預(yù)測,就可以大大
提高預(yù)測正確率,較好地實現(xiàn)產(chǎn)品的銷售.
1 序列模式挖掘方法對原始數(shù)據(jù)的過濾
序列模式挖掘是指挖掘相對時間或其他模式出
現(xiàn)頻率較高的模式,如長度為2 的序列模式,即某人
購買了商品A ,很可能在30 d 內(nèi)購買商品B ,這就
是一個長度為2 的序列模式的典型例子. 表1 是一
表1 排序源數(shù)據(jù)庫
Table 1 Sorting the source database
客戶號(cust_id) 交易時間(t ran_time) 項(物品) (item)
1 Oct 25’01 30
1 Oct 30’01 90
2 Oct 10’01 10 ,20
2 Oct 15’01 30
2 Oct 20’01 40 ,60 ,70
3 Oct 25’01 30 ,50 ,70
4 Oct 25’01 30
4 Oct 30’01 40 ,70
4 Oct 28’01 90
5 Oct 12’01 90
個由客戶交易(customer t ransaction) 組成的序列數(shù)
據(jù)庫示例, 每個交易( t ransaction) 由客戶號( cus2
tomer_id) 、交易時間(t ransaction_time) 以及在交易
中購買的項(item) 組成.
給定一個序列數(shù)據(jù)庫,挖掘序列模式的問題就
是在那些具有客戶指定最小支持的序列中找出最大
序列(maximal sequence) . 而每個這樣的最大序列
就代表了一個序列模式( sequential pat tern) .
挖掘長度為2 的序列模式的過程如下:
(1) 排序階段( sort p hase)
數(shù)據(jù)庫以客戶號(customer_id) 為主鍵(major
key) ,交易時間( t ransaction _ time) 為次鍵(minor
key) 進(jìn)行排序,即將原來的交易數(shù)據(jù)庫( t ransaction
database) 轉(zhuǎn)換成由客戶序列組成的數(shù)據(jù)庫. 表2 為
轉(zhuǎn)換后客戶序列數(shù)據(jù)庫.
表2 客戶序列數(shù)據(jù)庫
Table 2 Customer sequence database
customer Id customer sequence
1 〈(30) (90) 〉
2 〈(10 ,20) (30) (40 ,60 ,70) 〉
3 〈(30 ,50 ,70) 〉
4 〈(30) (40 ,70) (90) 〉
5 〈(90) 〉
(2) 大項集階段(litemset p hase)
即找出所有大項集組成的集合,同步也得到所
有大1 - 序列組成的集合. 然后將大項集映射成連
續(xù)的整數(shù). 在表1 給出的數(shù)據(jù)庫中,對最小支持2 個
客戶的情況下,大項集分別是(30) , (40) , (70) , (40 ,
70) 和(90) . 表3 給出了一個可行的映射.
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