基于物元的可拓遺傳算法.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘因應用領域的不同而采取的方法也多種多樣。在商業(yè)領域，數(shù)據(jù)挖掘對商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務數(shù)據(jù)進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業(yè)決策的關鍵性數(shù)據(jù)，它能夠幫助企業(yè)確定客戶的特點，從而可以為客戶提供有針對性的服務。如通過數(shù)據(jù)挖掘，可以發(fā)現(xiàn)購買某一商品的客戶

2、特征，從而可以向那些也同樣具有這些特征卻沒有購買的客戶推銷這個商品；若找到流失的客戶的特征，就可以在那些具有相似特征的客戶還未流失之前，采取針對性的措施。 本文用物元的表示方法與遺傳算法中的編碼相結合對企業(yè)的客戶進行描述，然后應用可拓理論中的關聯(lián)函數(shù)對客戶進行細分，進而在遺傳算法中的遺傳和變異方法和可拓變換的思想結合的基礎上，提出了新的可拓遺傳方法，并進一步對客戶數(shù)據(jù)進行挖掘與轉化，繼而通過實例說明了該方法的有效性和優(yōu)越性，達到