基于GMDH和Logistic回归的目标客户选择模型研究

摘要：

近年来,数据库营销成为客户关系管理领域的研究热点.而在数据库营销中,目标客户选择建模是最重要的问题之一.将Logistic回归与GMDH多层神经元网络相结合,提出一种新的特征选择算法Log GMDH多层神经元网络.进一步地,将Log-GMDH特征选择算法与Logistic回归分类算法相结合,构建LogGMDH-Logistic目标客户选择模型.选择CoIL2000预测竞赛中某汽车保险公司的目标客户选择数据集进行实证分析.实证结果表明,LogGMDH-Logistic模型不仅在性能上优于已有的一些目标客户选择模型,而且具有很好的可解释性.

关键词： 数据库营销 目标客户选择 GMDH多层神经元网络 Log-GMDH特征选择算法 LogGMDH-Logistic模型

作者: 肖进 唐静 刘敦虎 汪寿阳

作者单位: 四川大学商学院,四川 成都 610064;中国科学院数学与系统科学研究院,北京 100190 中国科学院大学中丹学院,北京 100049;四川大学商学院,四川 成都 610064 成都信息工程学院管理学院,四川 成都 610225 中国科学院数学与系统科学研究院,北京 100190

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十六届中国管理科学学术年会

会议地点: 太原

会议语种:中文

页码: 415-422

在线出版日期: 2014-10-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）