支持交叉营销的金融产品客户数据挖掘
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Customer Data Mining for Supporting Cross-Marketing of Financial Products
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    摘要:

    首先比较了DBSCAN,CLIQUE,CLARANS,K-means 和 X-means等聚类算法,接着选用X-means聚类算法建立了金融产品客户细分模型,然后结合关联强度分析,设计了支持交叉营销的金融产品客户数据挖掘系统,并给出了一个系统使用示例。

    Abstract:

    This paper makes a comparison between Clustering algorithms such as DBSCAN, CLIQUE, CLARANS, K-means and X-means. The X-means clustering algorithm is selected to establish a customer segmentation model for financial products marketing. Based on relational analysis of financial products, a financial products customer data mining application system is designed to support the cross-marketing of financial products. In the end, a use case is given to illustrate the application of the system.

    参考文献
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引用本文

黄洪,洪毅.支持交叉营销的金融产品客户数据挖掘.计算机系统应用,2010,19(5):100-103

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  • 收稿日期:2009-09-07
  • 最后修改日期:2009-10-21
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