基于數據挖掘的智能客戶關系管理系統研究.pdf

1、智能客戶關系管理系統(ICRM)是客戶關系管理系統(CRM)引入人工智能技術后的產物，是目前CRM的前沿研究領域，數據挖掘是提高其決策支持能力的一種重要工具和手段，研究數據挖掘的相關理論和方法及其實用價值。 數據挖掘是從大量的歷史數據中發(fā)現隱含的、有潛在應用價值并最終能使人理解的知識的過程。在決策領域，人們所面對的數據往往具有不確定性和不完整性，從這類數據中發(fā)現知識是一個非常困難的問題。本文針對客戶關系管理系統的特征，分析了數據

2、挖掘過程的步驟和特點；為適應當前客戶關系管理系統更依賴于商業(yè)智能分析的特點，提出了應用聚類算法和粗糙集理論的解決方案；在深入研究模糊聚類算法的缺陷后，給出了其相應改進算法，并應用于客戶分類規(guī)則發(fā)現，在此基礎上結合粗糙集理論進行了決策規(guī)則挖掘。具體的研究內容如下： 1.本文對支持多數據集、多學習目標的數據挖掘處理過程進行了討論。數據處理過程模型化能更適合實際工作的需要，降低用戶和數據挖掘人員之間的影響因素，促進數據挖掘的應用。

3、 2.通過對傳統聚類算法的具體性能、缺點的分析研究，采用自動循環(huán)迭代策略來生成聚類有效數在FKM算法，本文提出了新的改進算法——FKMA算法，并將其應用客戶分類規(guī)則的挖掘。 3.在客戶分類規(guī)則基礎上，探討了粗糙集用于不確定性和不完全性客戶信息系統中的知識約簡、導出問題的決策或分類規(guī)則的具體步驟，設計了一種用于粗糙集中相關數字量和集合量的計算方法，從而得到較高精度的決策規(guī)則集合。 4.在上述工作的基礎上，研究了基于數據