用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)筑分析型CRM的若干關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、CRM和數(shù)據(jù)挖掘是目前計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域兩個(gè)非常熱門的話題。CRM是企業(yè)信息化的重要內(nèi)容，它在電子商務(wù)中所起到的日益重要的作用，使其受到企業(yè)越來越多的重視。數(shù)據(jù)挖掘是知識(shí)發(fā)現(xiàn)中的一個(gè)有力工具，隨著人們對(duì)其理論日益廣泛、深入的研究，其研究成果在實(shí)際問題中的系統(tǒng)應(yīng)用必將越來越廣泛、具體和深入。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為我們從大量數(shù)據(jù)中找到有用的“知識(shí)”提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持和手段，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，設(shè)計(jì)和開發(fā)具有分析功能的CRM系統(tǒng)，已經(jīng)成為業(yè)界

2、的共識(shí)。 論文對(duì)CRM和數(shù)據(jù)挖掘的有關(guān)基本理論進(jìn)行了綜合的分析和闡述，在對(duì)現(xiàn)有理論進(jìn)行深入的理解和分析的基礎(chǔ)上，指出了部分現(xiàn)有理論和算法中存在的不足并做了補(bǔ)充與改進(jìn)。論文的主要工作體現(xiàn)在： ◇ 針對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中只用支持度和置信度作為度量指標(biāo)，來判斷所得規(guī)則是否為強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，對(duì)于Web數(shù)據(jù)來說缺乏時(shí)效性這一問題，首次提出了增加“時(shí)效性”作為關(guān)聯(lián)規(guī)則用于Web數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，衡量規(guī)則是否為強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則的度量指標(biāo)，使得

3、規(guī)則的時(shí)效性得到了體現(xiàn)和加強(qiáng)； ◇ 針對(duì)k-means算法預(yù)先對(duì)最終聚類類別數(shù)目進(jìn)行確定這一不足，對(duì)k-means算法進(jìn)行了改進(jìn)，論文提出了改進(jìn)的k-means算法，稱之為X-means算法，并設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)了X-means算法。該算法克服了k-means算法事先確定最終聚類數(shù)目的限制，使得聚類的最終數(shù)目根據(jù)實(shí)際情況，按照算法進(jìn)行聚類。 ◇ 根據(jù)CRM系統(tǒng)功能的實(shí)際應(yīng)用需要，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種Email數(shù)據(jù)挖掘的相

4、關(guān)模型與算法。 ◇ 設(shè)計(jì)并開發(fā)、實(shí)現(xiàn)了一個(gè)實(shí)用的數(shù)據(jù)合并工具。 這些成果均在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮了作用。此外，本文還利用對(duì)數(shù)據(jù)挖掘理論研究的實(shí)際成果，實(shí)現(xiàn)了包括發(fā)現(xiàn)重要客戶、發(fā)現(xiàn)潛在客戶、預(yù)測(cè)即將流失的客戶和為客戶提供個(gè)性化服務(wù)等CRM系統(tǒng)的幾個(gè)重要的功能。 最后，本文在總結(jié)與展望中提出了開發(fā)Web內(nèi)容挖掘應(yīng)用于CRM系統(tǒng)，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與CRM有機(jī)結(jié)合，進(jìn)一步完善其功能的研究方向。關(guān)鍵字：CRM、數(shù)據(jù)挖掘、