客户价值细分的代价敏感支持向量机方法
在基于价值的客户细分中,由于错误分类代价差异和不同价值客户数量的不平衡分布,基于总体准确率的数据挖掘方法不能体现由于客户价值不同对分类效果带来的影响。本研究在代价敏感性学习机制下引入支持向量机,建立基于客户价值的错分代价函数,将二元分类扩展为多元分类,建立分类的期望损失函数作为分类效果的评价标准。实验结果说明,该方法可以更精确地控制代价敏感性,降低总体的错误分类代价,使模型能更准确反映分类的代价,有效识别客户价值。
客户细分 客户价值 代价敏感学习 支持向量机
邹鹏 李一军 郝媛媛
哈尔滨工业大学管理学院 哈尔滨 150001
国内会议
昆明
中文
197-202
2007-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）